Моделювання взаємодіючих факторів ризиків з використанням копул

• Published in: Екологічна безпека та природокористування
• Date: 2012
• Main Authors: Бідюк, П.І., Коршевнюк, Л.О., Трофимчук, О.М., Кроптя, А.В.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України 2012
• Subjects: Науково-технологічна безпека та інтелектуальні ресурси
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58265
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Моделювання взаємодіючих факторів ризиків з використанням копул / П.І. Бідюк, Л.О. Коршевнюк, О.М. Трофимчук, А.В. Кроптя // Екологічна безпека та природокористування: Зб. наук. пр. — К., 2012. — Вип. 9. — С. 163-180. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.

Розглянуто задачу математичного моделювання випадкових процесів, пов.язаних з виникненням ризиків в економіці та фінансах. Для математичного опису розподілів взаємно пов.язаних факторів та мір ризику використано апарат спеціальних функцій – копул. Наведено математичний опис вибраних копул та приклади їх застосування до опису багатовимірних випадкових процесів. Для оцінювання параметрів копул за допомогою статистичних даних використано метод максимальної правдоподібності. Рассмотрена задача математического моделирования случайных процессов, связанных с возникновением рисков в экономике и финансах. Для математического описания распределений взаимосвязанных факторов и мер риска использован аппарат специальных функций – копул. Приведено математическое описание выбранных копул и примеры их использования для описания многомерных случайных процессов. Для оценивания параметров копул с помощью статистических данных использован метод максимального правдоподобия. The problem of mathematical modeling of stochastic processes related to economic and financial risks is considered. To describe mathematically the distributions of mutually interrelated factors and measures of risks special copula functions have been used. A mathematical description of selected copulas is given as well as examples of their applications for describing multidimensional stochastic processes. The copula parameters were estimated with maximum likelihood techniques.