ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Copula Probability Model for D...>الوصف

Copula Probability Model for Determining Dependency and Generations

العنوان بلغة أخرى: نموذج احتمالية الكوبولا لتحديد التبعية والأجيال
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: أحمد، نوزاد محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ahmed, Nawzad Mohammad
مؤلفين آخرين: حمدين، إياد عثمان (م. مشارك) , محمد، سوران حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج13, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 295 - 300
DOI: 10.32894/1913-013-002-023
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1414577
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
النماذج الاحتمالية | التوزيع الاحتمالي | نماذج الكوبولا | دالة التوزيع التراكمي
كلمات المؤلف المفتاحية:
التوزيع الموحد متعدد المتغيرات (MUD) | ناقل المتغيرات العشوائية (VN) | دالة التوزيع التراكمي متعدد المتغيرات (MVCDF) | دالة توزيع الكوبولا (C) | دالة كثافة احتمال الكوبولا (C) | Multivariate Uniform Distribution (MUD) | Vector of Random Variables (VN) | Multivariate Cumulative Distribution Function (MVCDF) | Copula Distribution Function (C) | Copula Probability Density Function (C)
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: تم تطوير الفكرة الإحصائية للكوبولا في عام 1959 تحت قاعدة نظرية سكلار؛ لم يتم تطبيقه على الأسواق المالية والتمويل حتى أواخر التسعينيات في هذه الدراسة، تم استخدام الكوبولا كنموذج احتمالي يمثل توزيعا موحدا متعدد المتغيرات (MUD)، أولا لفحص الارتباط أو الاعتماد بين العديد من المتغيرات كمتجه لمتغيرات عشوائية (Vn) لها كثافات احتمالية مختلفة، مما يساعد على عزل الاحتمالات المشتركة أو الهامشية لزوج من المتغيرات المتضمنة في نظام متعدد المتغيرات أكثر تعقيدا، وثانيا تم استخدامه لتوليد القيم الاحتمالية للتبعيات لمتجه من المتغيرات العشوائية معا في MVCDF بدلا من تبعياتها الجزئية من الهامش.

The statistical idea of a copula was developed in 1959 under the base of sklar’s theorem; it was not applied to financial markets and finance until the late 1990s. In this study, copula was used as a probability model that represents a multivariate uniform distribution (MUD), first to examines the association or dependence between many variables as a vector of random variables (Vn) having different probability densities, that helps to isolate the joint or marginal probabilities of a pair of variables that are enmeshed in a more complex multivariate system, secondly it was used for generating the probability values of dependencies for a vector of random variables together in MVCDF rather than their partial dependencies from their marginals.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.