Thresholding methods to estimate the copula density

Abstract : This paper deals with the problem of the multivariate copula density estimation. Using wavelet methods we provide two shrinkage procedures based on thresholding rules for which the knowledge of the regularity of the copula density to be estimated is not necessary. These methods, said to be adaptive, are proved to perform very well when adopting the minimax and the maxiset approaches. Moreover we show that these procedures can be discriminated in the maxiset sense. We produce an estimation algorithm whose qualities are evaluated thanks some simulation. Last, we propose a real life application for financial data.
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Journal of Multivariate Analysis, Elsevier, 2010, 101 (1), pp.200-222. 〈10.1016/j.jmva.2009.07.009〉
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Contributeur : Erwan Le Pennec <>
Soumis le : vendredi 15 février 2008 - 19:18:50
Dernière modification le : jeudi 16 mars 2017 - 01:07:48
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 mai 2010 - 22:08:18

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Florent Autin, Erwan Le Pennec, Karine Tribouley. Thresholding methods to estimate the copula density. Journal of Multivariate Analysis, Elsevier, 2010, 101 (1), pp.200-222. 〈10.1016/j.jmva.2009.07.009〉. 〈hal-00256197〉

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