【摘 要】
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In classical multivariate statistics with a large number d of variables,factor models are used to summarize the dependence in O(d)parameters.There are common and structured factor models which can mak
【机 构】
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Department of Statistics University of British Columbia British Columbia,Canada
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In classical multivariate statistics with a large number d of variables,factor models are used to summarize the dependence in O(d)parameters.There are common and structured factor models which can make use of latent variables or factors that explain the dependence.Copula versions of structured factor models will be presented.They are conditional independence models,and they are also truncated vine models rooted at some latent variables.When the dependence in observations can be explained with latent variables,structured factor copulas provide better fits and have several advantages over truncated R-vine copulas:(i)closure under margins,(ii)use of auxiliary information for sources of dependence,(iii)capability of handling dimensions d of well over 100.Applications to financial return data with stocks in different sectors will be presented,as well as the efficient numerical implementation of calculations for factor copulas.This presentation includes research of my PhD student Pavel Krupskii.
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