• 제목/요약/키워드: empirical copula function

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잔차를 이용한 코플라 모수 추정 (Residual-based copula parameter estimation)

  • 나옥경;권성훈
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.267-277
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    • 2016
  • 본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

A joint probability distribution model of directional extreme wind speeds based on the t-Copula function

  • Quan, Yong;Wang, Jingcheng;Gu, Ming
    • Wind and Structures
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    • 제25권3호
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    • pp.261-282
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    • 2017
  • The probabilistic information of directional extreme wind speeds is important for precisely estimating the design wind loads on structures. A new joint probability distribution model of directional extreme wind speeds is established based on observed wind-speed data using multivariate extreme value theory with the t-Copula function in the present study. At first, the theoretical deficiencies of the Gaussian-Copula and Gumbel-Copula models proposed by previous researchers for the joint probability distribution of directional extreme wind speeds are analysed. Then, the t-Copula model is adopted to solve this deficiency. Next, these three types of Copula models are discussed and evaluated with Spearman's rho, the parametric bootstrap test and the selection criteria based on the empirical Copula. Finally, the extreme wind speeds for a given return period are predicted by the t-Copula model with observed wind-speed records from several areas and the influence of dependence among directional extreme wind speeds on the predicted results is discussed.

Assessment of the directional extreme wind speeds of typhoons via the Copula function and Monte Carlo simulation

  • Wang, Jingcheng;Quan, Yong;Gu, Ming
    • Wind and Structures
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    • 제30권2호
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    • pp.141-153
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    • 2020
  • Probabilistic information regarding directional extreme wind speeds is important for the precise estimation of the design wind loads on structures. A joint probability distribution model of directional extreme typhoon wind speeds is established using Monte Carlo simulation and empirical copula function to fully consider the correlations of extreme typhoon wind speeds among the different directions. With this model, a procedure for estimating directional extreme wind speeds for given return periods, which ensures that the overall risk is distributed uniformly by direction, is established. Taking 5 typhoon-prone cities in China as examples, the directional extreme typhoon wind speeds for given return periods estimated by the present method are compared with those estimated by the method proposed by Cook and Miller (1999). Two types of directional factors are obtained based on Cook and Miller (1999) and the UK standard's drafting committee (Standard B, 1997), and the directional risks for the given overall risks are discussed. The influences of the extreme wind speed correlations in the different directions and the simulated typhoon wind speed sample sizes on the estimated extreme wind speeds for a given return period are also discussed.

Modelling and Simulating the Spatio-Temporal Correlations of Clustered Wind Power Using Copula

  • Zhang, Ning;Kang, Chongqing;Xu, Qianyao;Jiang, Changming;Chen, Zhixu;Liu, Jun
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제8권6호
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    • pp.1615-1625
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    • 2013
  • Modelling and simulating the wind power intermittent behaviour are the basis of the planning and scheduling studies concerning wind power integration. The wind power outputs are evidently correlated in space and time and bring challenges in characterizing their behaviour. This paper provides a methodology to model and simulate the clustered wind power considering its spatio-temporal correlations using the theory of copula. The sampling approach captures the complex spatio-temporal connections among the wind farms by employing a conditional density function calculated using multidimensional copula function. The empirical study of real wind power measurement shows how the wind power outputs are correlated and how these correlations affect the overall uncertainty of clustered wind power output. The case study validates the simulation technique by comparing the simulated results with the real measurements.

코플라 함수를 이용한 국내 시중은행의 통합위험 측정 (A Study on Measuring the Integrated Risk of Domestic Banks Using the Copula Function)

  • 장경천;이상헌;김현석
    • 경영과정보연구
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    • 제30권4호
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    • pp.359-383
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    • 2011
  • 본 연구는 국내 시중은행의 통합위험 측정시 시장위험과 신용위험간에 존재하는 포트폴리오이론에 따른 분산효과에 대해서 실증적으로 검증하였다. 이를 위하여 최근 통합위험 측정에 있어서 연구되고 있는 하향식 통합위험 측정방식, 즉 시장위험과 신용위험의 위험분포도를 도출하고 이들 특성을 유지하면서 결합하는 측정방식을 사용하였다. 한편 비교모형으로는 금융회사의 내부모형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순합산, 그리고 실무에서 많이 사용되는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 사용하였다. 실증분석에서 시장 및 신용위험 등 위험유형별 위험을 산출하고 코플라 함수를 이용하여 '09.3월말을 기준으로 국내은행에 대한 통합위험을 산출한 결과 내부모형의 단순합산에 비해 분산효과가 31.3%로 추정되어 위험의 분산효과가 존재하는 것으로 나타났다. 포트폴리오이론에 따르면 위험유형별 분산효과뿐만 아니라 위험유형간에도 분산효과가 존재한다는 사실을 시사하고 있는데, 본 연구는 실증적 검증을 통하여 위험유형간에 분산효과가 존재하고 있음을 확인하고 있다. 이러한 결과는 향후 자기자본규제뿐만 아니라 이론적으로나 실무적으로 중요한 의미를 가지며, 감독당국을 포함한 모든 시장 참가자들의 지속적으로 관심을 가져야 할 것으로 판단된다.

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