Archimedean Copula Estimation Parameter with Kendall Distribution Function | Zendy

Ayşe Meti̇n Karakaş | Zendy; Murat Karakaş | Zendy; Mine Doğan | Zendy

AI Assistant Blog Pricing

Home ZAIA Blog

Open Access

Archimedean Copula Estimation Parameter with Kendall Distribution Function

Author(s) -

Ayşe Meti̇n Karakaş,

Murat Karakaş,

Mine Doğan

Publication year - 2017

Publication title -

cumhuriyet science journal

Language(s) - Turkish

Resource type - Journals

eISSN - 2587-246X

pISSN - 2587-2680

DOI - 10.17776/csj.348292

Subject(s) - copula (linguistics) , gumbel distribution , mathematics , nonparametric statistics , econometrics , statistics , extreme value theory

Literaturde simdiye kadar Gumbel Clayton ve Frank arsimedyan copula aileleri icin Kendall dagilim fonksiyonu hesaplanmis ve bununla ilgili uygulamalar yapilmistir.Bu makalede Ali Mikhail ve Joe icin Kendall dagilim fonksiyonu hesaplayarak simulasyon calismasi yaptik. Gamma dagilimindan bagimli iki degisken urettik.Bu degiskenler arasindaki bagimlilik yapisi icin arsimedyan copula kullandik. Bununla baglantili olarak copulanin temel ozelliklerini ve parametrik olmayan method tanimladik. Bu calismada degiskenler arasindaki bagimlilik yapisini aciklamak icin bes copula ailesi Gumbel, Clayton, Frank Joe ve Ali Mikhail Haq ailesi kullanildi.Bu copula ailelerinin parametrik olmayan tahmini ve veri seti icin uygun copula ailesini elde ettik.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research