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Estimação de cópulas via ondaletas / Copula estimation through wavelets

Cópulas tem se tornado uma importante ferramenta para descrever e analisar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias e processos estocásticos. Recentemente, surgiram alguns métodos de estimação não paramétricos, utilizando kernels e ondaletas. Neste contexto, sabendo que cópulas podem ser escritas como expansão em ondaletas, foi proposto um estimador não paramétrico via ondaletas para a função cópula para dados independentes e de séries temporais, considerando processos alfa-mixing. Este estimador tem como característica principal estimar diretamente a função cópula, sem fazer suposição alguma sobre a distribuição dos dados e sem ajustes prévios de modelos ARMA - GARCH, como é feito em ajuste paramétrico para cópulas. Foram calculadas taxas de convergência para o estimador proposto em ambos os casos, mostrando sua consistência. Foram feitos também alguns estudos de simulação, além de aplicações a dados reais. / Copulas are important tools for describing the dependence structure between random variables and stochastic processes. Recently some nonparametric estimation procedures have appeared, using kernels and wavelets. In this context, knowing that a copula function can be expanded in a wavelet basis, we have proposed a nonparametric copula estimation procedure through wavelets for independent data and times series under alpha-mixing condition. The main feature of this estimator is the copula function estimation without assumptions about the data distribution and without ARMA - GARCH modeling, like in parametric copula estimation. Convergence rates for the estimator were computed, showing the estimator consistency. Some simulation studies were made, as well as analysis of real data sets.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-03122014-214943
Date03 October 2014
CreatorsFrancyelle de Lima e Silva
ContributorsPedro Alberto Morettin, Clelia Maria de Castro Toloi, Silvia Regina Costa Lopes, Aluísio de Souza Pinheiro, João Ricardo Sato, Clelia Maria de Castro Toloi
PublisherUniversidade de São Paulo, Estatística, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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