Modelización de la dependencia con cópulas

Opiniones de los lectores

El libro está muy bien considerado como una referencia exhaustiva y esencial para los investigadores interesados en la teoría de cópulas y la estadística avanzada. Sin embargo, destaca por ser muy técnico y no apto para principiantes.

Libro de referencia completo y actualizado, esencial para los investigadores en modelización de cópulas, cubre una amplia gama de aplicaciones, incluye discusiones sobre cópulas de vid y ajuste de modelos.

Muy técnico y árido, presupone conocimientos avanzados de estadística, carece de material introductorio, no apto para principiantes.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Dependence Modeling with Copulas

Contenido del libro:

Dependence Modeling with Copulas cubre los avances sustanciales que han tenido lugar en este campo durante los últimos 15 años, incluida la modelización de datos de alta dimensión mediante cópulas enredaderas. Los modelos de cópula enredadera se construyen a partir de una secuencia de cópulas bivariantes.

El libro desarrolla generalizaciones de los modelos de cópula enredadera, incluidos los modelos factoriales comunes y estructurados que se extienden desde el supuesto gaussiano hasta las cópulas. También discute otras construcciones multivariantes y familias de cópulas paramétricas que tienen diferentes propiedades de cola y presenta amplio material sobre dependencia y propiedades de cola para ayudar en la selección del modelo de cópula. El autor muestra la importancia de los métodos numéricos y los algoritmos de inferencia y simulación en las aplicaciones de cópulas de alta dimensión.

Presenta los algoritmos en forma de pseudocódigo, ilustrando su aplicación a modelos de cópulas de alta dimensión. También incorpora resultados para determinar las propiedades de dependencia y de cola de las distribuciones multivariantes para futuras construcciones de modelos de cópula.