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High-level dependence in time series models
Fasen, Vicky
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Klüppelberg, Claudia
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Schlather, Martin
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/s10687-009-0084-8
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URL:
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https://link.springer.com/article/10.1007/s10687-0...
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Weitere URL:
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https://www.semanticscholar.org/paper/High-level-d...
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2010
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Extremes : Statistical Theory and Applications in Science, Engineering and Economics
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Band/Volume:
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13
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Heft/Issue:
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1
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Seitenbereich:
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1-33
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Ort der Veröffentlichung:
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Dordrecht [u.a.]
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Verlag:
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Springer Science + Business Media
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ISSN:
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1386-1999 , 1572-915X
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Applied Stochastics (Schlather 2012-)
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Fachgebiet:
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510 Mathematik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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ARCH, COGARCH, Extreme cluster, Extreme dependence measure, Extremal index, Extreme value theory, GARCH, Linear model, Multivariate regular variation, Nonlinear model, Lévy-driven Ornstein–Uhlenbeck process, Random recurrence equation
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Abstract:
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We present several notions of high-level dependence for stochastic processes, which have appeared in the literature. We calculate such measures for discrete and continuous-time models, where we concentrate on time series with heavy-tailed marginals, where extremes are likely to occur in clusters.
Such models include linear models and solutions to random recurrence equations; in particular, discrete and continuous-time moving average and
(G)ARCH processes. To illustrate our results we present a small simulation study.
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 | Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation. |
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