Estimación de distribuciones conjuntas con paquete de cópula en R

Question

Estoy tratando de estimar la distribución conjunta de la rentabilidad de las acciones mediante la copula paquete. He leído un par de artículos sobre copulae, pero por desgracia mi falta de conocimiento de matemáticas me impide comprender más allá de lo básico si eso! Estoy pensando en la estimación de la distribución conjunta utilizando los siguientes pasos y tengo un par de preguntas sobre el proceso en general:

1. Descargar los precios de las acciones de dos empresas
2. Convertir los precios a la continua devuelve
3. Transformar devuelve marginal de la distribución uniforme.
   1. ¿Cómo puedo hacer esto??
4. Crear la cópula del objeto
   
   1. Cuando la creación de la Cópula del objeto utilizando ellipCopula() o archmCopula(), tengo que especificar el tipo de cópula y los parámetros. ¿Cómo puedo saber que la copula a utilizar? Y ¿cómo puedo obtener los parámetros de... pensé que el punto de ajuste de una cópula a los datos para obtener la estimación de los parámetros, de modo que ¿por qué debo especificar aquí? Solo estoy proporcionando estimaciones iniciales de los parámetros que son corregidas en la protetización?
5. Especificar la distribución bivariante
   1. Cuando se especifica la distribución bivariante, debo especificar los márgenes en mvdc(), ya que, de acuerdo a un número de fuentes, que debo convertir los datos (devoluciones) para distribuciones uniformes, ¿ puedo especificar los márgenes como 'unif' en la función?
6. Definir los datos a ser instalados
   1. Estoy suponiendo que el va a ser una matriz con 2 columnas en este caso, cada columna están los uniformes
7. Ajuste de los datos

Como puedes ver soy muy nuevo en esto y cualquier ayuda sería muy apreciada!

Answer 1

Echa un vistazo a Un Corto, Integral, Guía Práctica para Cúpulas por Atillio Meucci. El documento proporciona referencias adicionales en caso de que usted quisiera aprender más. Los pasos #3 y #5 se abordan en este documento.

Paso #4 es específica para esta función en particular, de la que no estoy demasiado familiarizado. Ya que tienes tantas preguntas que probablemente tenga mejor éxito de descomponer el problema en partes relacionadas. Usted estará en un lugar mejor para el marco de la pregunta #4 después de su formación por medio de la lectura. Como tal, usted realmente no puede responder a la pregunta sin entrar en el fondo de cúpulas.

Hay paramétricos y no-paramétricos métodos para la estimación de cúpulas. En mi opinión, paramétrico cúpulas imponer fuertes restricciones que no son respetados por los datos (no estacionariedad, colas de grasa, etc.). Una investigación más reciente sobre variables de tiempo de cúpulas y Meucci no-paramétrico de cúpulas creo que mejor puede hacer frente a estas cuestiones.