応用
離散型データにおけるD-vine tコピュラで構成されたモデルのモデル選択とパラメータ推定手法の提案
2022 年 32 巻 1 号 p. 20-45
詳細
2022 年 32 巻 1 号 p. 20-45
概要. 離散型データにおいて，依存構造がD-vine t copulaで構成されたモデルの場合に，データ拡大法とリバーシブルジャンプマルコフ連鎖モンテカルロ法を併用し，独立コピュラを検出することで，新たなモデル選択とパラメータ推定手法を提案する．また，数値実験により，提案した手法が十分なパラメータ推定精度を有することが示された．
