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Robust estimation for copula Parameter in SCOMDY models

机译:SCOMDY模型中关联参数的鲁棒估计

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摘要

In this study, we study the robust estimation for the copula parameter in semiparametric copula-based multivariate dynamic (SCOMDY) models proposed by Chen and Fan (2006). To this end, instead of the pseudo maximum likelihood estimator in Chen and Fan (2006), we use a minimum density power divergence estimator (MDPDE) proposed by Basu et al. (1998). It is shown that the MDPDE is consistent and asymptotically normal under regularity conditions. We compare the performance between the two estimators when outliers exist through a simulation study.
机译:在这项研究中,我们研究了由Chen和Fan(2006)提出的基于半参数copula的多元动态(SCOMDY)模型中copula参数的鲁棒估计。为此,我们使用了Basu等人提出的最小密度幂散度估计器(MDPDE),而不是Chen和Fan(2006)中的伪最大似然估计器。 (1998)。结果表明,MDPDE在规律性条件下是一致且渐近正态的。通过模拟研究,当存在异常值时,我们比较两个估计量之间的性能。

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