Bachelorarbeit, 2017
85 Seiten, Note: 1,3
1. Einleitung
2. Einführung in die Grundlagen der Copula-Theorie
2.1 Konstruktion und Eigenschaften bivariater Copula-Modelle
2.2 Der allgemeine Fall: Multivariate Copula
3. Klassifizierung von Copula-Modellen
3.1 Fundamental-Copulas
3.1.1 Kontramononotonie-Copula
3.1.2 Unabhängigkeitscopula
3.1.3 Komonotonie-Copula
3.2 Archimedische – Copulas
3.2.1 Gumbel-Copula
3.2.2 Clayton – Copula
3.3 Parametrische Copulas
3.3.1 Gauß-Copula
3.3.2 t-Copula
4. Simulationsstudie: Parameterbestimmung bivariater Copulas – Vergleich von Maximum-Likelihood und Minimum-Distanz Schätzern
4.1 Schätzverfahren zur Parameterbestimmung
4.1.1 Maximum Likelihood Schätzer
4.1.2 Minimum Distanz Schätzer
4.2 Simulationsstudie
4.2.1 Design der Simulationsstudie
4.2.2 Resultat und Schlussfolgerung
5. Fazit
Die vorliegende Arbeit untersucht die Effizienz verschiedener Schätzverfahren für die Parameterbestimmung von Copula-Modellen. Ziel ist es, durch eine umfangreiche Simulationsstudie zu bewerten, wie präzise Maximum-Likelihood-Schätzer im Vergleich zu verschiedenen Minimum-Distanz-Schätzern unter unterschiedlichen Bedingungen und Modellannahmen agieren.
3.2.1 Gumbel-Copula
Nachfolgend sei φ ein Ein-Parameter-Erzeuger φ(t) = (−ln(t))^θ mit θ ∈ [1, ∞) der Gumbel-Copula. Anhand des Wertebereiches von θ wird deutlich, dass sich mit diesem Generator nur positive Abhängigkeiten modellieren lassen. Im Laufe dieses Teilkapitels wird gezeigt, dass auch der Fall der Unabhängigkeit konstruiert werden kann. Mahfoud [2012, S.19] charakterisiert die Gumbel-Copula als Modell um asymptotische Abhängigkeiten in einem Datensatz zu modellieren. Auf die Besonderheit wird im Laufe dieses Teilkapitels noch näher eingegangen.
1. Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz der Modellierung von Abhängigkeiten im Finanz- und Versicherungssektor und stellt das Konzept der Copula als zentrales Instrument vor.
2. Einführung in die Grundlagen der Copula-Theorie: Hier werden die mathematischen Konstruktionen und Eigenschaften bivariater und multivariater Copulas definiert und ihre Bedeutung für die Trennung von Randverteilungen und Abhängigkeitsstrukturen dargelegt.
3. Klassifizierung von Copula-Modellen: Dieses Kapitel führt verschiedene Copula-Klassen ein, darunter die fundamentalen, archimedischen und parametrischen Modelle, und diskutiert deren spezifische Eigenschaften.
4. Simulationsstudie: Parameterbestimmung bivariater Copulas – Vergleich von Maximum-Likelihood und Minimum-Distanz Schätzern: Dieser Teil beschreibt die methodische Vorgehensweise zur Evaluierung der Schätzgüte von Maximum-Likelihood- und Minimum-Distanz-Schätzern anhand verschiedener Copula-Typen.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse der Simulationsstudie zusammen und hebt die überlegene Effizienz des Maximum-Likelihood-Schätzers gegenüber den untersuchten Minimum-Distanz-Schätzern hervor.
Copula-Theorie, Maximum Likelihood Schätzer, Minimum Distanz Schätzer, Gumbel-Copula, Clayton-Copula, t-Copula, Normal-Copula, Risikoaggregation, Asymptotische Abhängigkeit, Simulationsstudie, MSE, Parameterschätzung, Finanzmarktstatistik, Stochastische Abhängigkeit, R-Programmierung
Die Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der mathematischen Theorie der Copula-Funktionen und der anschließenden Evaluierung von Schätzverfahren zur Bestimmung ihrer Parameter.
Die Arbeit behandelt die Modellierung von Abhängigkeitsstrukturen, die mathematische Charakterisierung verschiedener Copula-Familien sowie die vergleichende Analyse von Schätzgüten durch Simulationsstudien.
Das Ziel der Arbeit ist der systematische Vergleich der Performance von Maximum-Likelihood-Schätzern gegenüber diversen Minimum-Distanz-Schätzern bei der Parameterbestimmung für verschiedene Copula-Typen.
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Herleitung der Copula-Eigenschaften und einer umfassenden, computergestützten Simulationsstudie, die mit der statistischen Software R durchgeführt wurde.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Einführung in Copula-Klassen (Kapitel 2 und 3) und die detaillierte Simulationsstudie (Kapitel 4), die mathematische Teststatistiken und Schätzverfahren testet.
Schlüsselwörter wie Copula-Theorie, Maximum Likelihood, Minimum Distanz, Risikoaggregation und Asymptotische Abhängigkeit beschreiben den Fokus auf statistische Modellierung von Abhängigkeiten.
Die Gumbel-Copula dient als prominentes Beispiel für eine Archimedische Copula, die besonders dafür geeignet ist, starke obere asymptotische Abhängigkeiten in Datensätzen abzubilden.
Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass der Maximum-Likelihood-Schätzer im Vergleich zu den Minimum-Distanz-Schätzern sowohl hinsichtlich der Berechnungsgeschwindigkeit als auch der Präzision die effizienteste Wahl darstellt.
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