An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment
Given the increasing emphasis on the application of copulas in modeling green risks, a rigorous understanding of parameter estimation procedures has become critically important. This issue is particularly relevant for relatively small datasets, which often contain no more than several thousand obser...
Saved in:
| Date: | 2026 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2026
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358481 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| _version_ | 1865395318634315776 |
|---|---|
| author | Квашук, І. О. Кузнєцова, Н. В. |
| author_facet | Квашук, І. О. Кузнєцова, Н. В. |
| author_sort | Квашук, І. О. |
| baseUrl_str | http://drsp.ipri.kiev.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-16T22:01:18Z |
| description | Given the increasing emphasis on the application of copulas in modeling green risks, a rigorous understanding of parameter estimation procedures has become critically important. This issue is particularly relevant for relatively small datasets, which often contain no more than several thousand observations. Since copulas explicitly model tail dependence and extreme events, they may be unstable to minor perturbations or slight data drift.
Among the available estimation techniques, two of the most widely applied approaches are the Maximum Likelihood Method (MLE) and the Method of Moments (MoM). In finite-sample (non-asymptotic) settings, the behavior of these estimators may differ, necessitating a systematic comparative analysis.
To assess the sensitivity of parameter estimates to small variations in input data, a bootstrap technique was employed. The resulting distributions of parameter estimates were analyzed both graphically and statistically, using measures such as the mean, variance, and confidence intervals. This methodological framework provides a foundation for further robustness and stability analysis in copula-based risk mode-ling.
The empirical results indicate that both estimation methods yield comparable outcomes, with no statistically significant differences between them. Furthermore, neither method consistently produced uniformly narrower confidence intervals across parameters. These findings suggest that, in small-sample applications related to green risk modeling, the choice between Maximum Likelihood and Method of Moments should be guided by practical considerations rather than expectations of systematic superiority in estimator stability. Tabl.: 2. Fig.: 3. Refs: 21 titles. |
| doi_str_mv | 10.35681/1560-9189.2026.28.1.358481 |
| first_indexed | 2026-05-17T01:00:05Z |
| format | Article |
| id | drspiprikievua-article-358481 |
| institution | Data Recording, Storage & Processing |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-05-17T01:00:05Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | ojs |
| spelling | drspiprikievua-article-3584812026-05-16T22:01:18Z An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment Аналіз чутливості параметрів моделей копул при оцінюванні ризиків зелених проєктів Квашук, І. О. Кузнєцова, Н. В. copulas, mathematical models, parameter sensitivity, risks, green projects, confidence intervals, maximum likelihood method копули, математичні моделі, чутливість параметрів, ризики, зелені проєкти, довірчі інтервали, метод максимальної правдоподібності Given the increasing emphasis on the application of copulas in modeling green risks, a rigorous understanding of parameter estimation procedures has become critically important. This issue is particularly relevant for relatively small datasets, which often contain no more than several thousand observations. Since copulas explicitly model tail dependence and extreme events, they may be unstable to minor perturbations or slight data drift. Among the available estimation techniques, two of the most widely applied approaches are the Maximum Likelihood Method (MLE) and the Method of Moments (MoM). In finite-sample (non-asymptotic) settings, the behavior of these estimators may differ, necessitating a systematic comparative analysis. To assess the sensitivity of parameter estimates to small variations in input data, a bootstrap technique was employed. The resulting distributions of parameter estimates were analyzed both graphically and statistically, using measures such as the mean, variance, and confidence intervals. This methodological framework provides a foundation for further robustness and stability analysis in copula-based risk mode-ling. The empirical results indicate that both estimation methods yield comparable outcomes, with no statistically significant differences between them. Furthermore, neither method consistently produced uniformly narrower confidence intervals across parameters. These findings suggest that, in small-sample applications related to green risk modeling, the choice between Maximum Likelihood and Method of Moments should be guided by practical considerations rather than expectations of systematic superiority in estimator stability. Tabl.: 2. Fig.: 3. Refs: 21 titles. Розглянуто питання стабільності оцінок параметрів для різних типів моделей класу архімедових копул. Використовуючи методи максимальної правдоподібності (ММП) та метод моментів (ММ) для оцінювання параметрів копул, проведено порівняння чутливості параметрів до змін у вхідних даних. На основі набору даних, що містить інформацію щодо компаній в розрізі економічних та екологічних показників, було змодельовано методом бутстреп-аналізу 10 000 потенційних вибірок і проаналізовано 3 пари факторів з метою відстеження поведінки парамет-рів. За результатами експерименту отримано довірчі інтервали для оцінок параметрів і проведено порівняння їхньої ширини для методів максимальної правдоподібності та моментів. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2026-03-17 Article Article application/pdf https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358481 10.35681/1560-9189.2026.28.1.358481 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 28 No. 1 (2026); 21-32 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 28 № 1 (2026); 21-32 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 28 № 1 (2026); 21-32 1560-9189 uk https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358481/346638 Авторське право (c) 2026 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| spellingShingle | copulas mathematical models parameter sensitivity risks green projects confidence intervals maximum likelihood method Квашук, І. О. Кузнєцова, Н. В. An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title | An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title_alt | Аналіз чутливості параметрів моделей копул при оцінюванні ризиків зелених проєктів |
| title_full | An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title_fullStr | An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title_full_unstemmed | An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title_short | An analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| title_sort | analysis of sensitivity of copula model parameters in green project risks assessment |
| topic | copulas mathematical models parameter sensitivity risks green projects confidence intervals maximum likelihood method |
| topic_facet | copulas mathematical models parameter sensitivity risks green projects confidence intervals maximum likelihood method копули математичні моделі чутливість параметрів ризики зелені проєкти довірчі інтервали метод максимальної правдоподібності |
| url | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358481 |
| work_keys_str_mv | AT kvašukío ananalysisofsensitivityofcopulamodelparametersingreenprojectrisksassessment AT kuznêcovanv ananalysisofsensitivityofcopulamodelparametersingreenprojectrisksassessment AT kvašukío analízčutlivostíparametrívmodelejkopulpriocínûvannírizikívzelenihproêktív AT kuznêcovanv analízčutlivostíparametrívmodelejkopulpriocínûvannírizikívzelenihproêktív AT kvašukío analysisofsensitivityofcopulamodelparametersingreenprojectrisksassessment AT kuznêcovanv analysisofsensitivityofcopulamodelparametersingreenprojectrisksassessment |