A Tractable Unified Skew-t Distribution and Its Copula for Heterogeneous Asymmetries
适用于异质非对称性的可计算统一偏斜t分布及其CopulaAI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确将所提Copula应用于美国股票日内收益，支持高频金融计量分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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适用于异质非对称性的可计算统一偏斜t分布及其Copula
- 研究问题
- 如何解决统一偏斜t分布的参数识别和计算困难，同时允许不同变量对具有更灵活的非对称依赖与厚尾特征？
- 方法与思路
- 作者提出可计算的TrUST分布及其Copula，利用生成表示导出扩展似然，并据此进行分布和依赖结构的贝叶斯后验推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新构造缓解识别与计算难题；模拟、电价和美国股票日内收益应用显示，相对所比较偏斜t模型准确性有所提高。
- 阅读关注点
- 应核对参数识别约束、变量对非对称性的表达能力、后验计算成本，以及应用中准确性指标与比较模型的设定。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未给出准确性改善数值，不能推断对所有厚尾金融数据均占优。
原文摘要
Multivariate distributions that allow for asymmetry and heavy tails are important building blocks in many econometric and statistical models. The Unified Skew-t (UST) is a promising choice because it is both scalable and allows for a high level of flexibility in the asymmetry in the distribution. However, it suffers from parameter identification and computational hurdles that have to date inhibited its use for modeling data. In this paper we propose a new tractable variant of the unified skew-t (TrUST) distribution that addresses both challenges. Moreover, the copula of this distribution is shown to also be tractable, while allowing for greater heterogeneity in asymmetric dependence over variable pairs than the popular skew-t copula. We show how Bayesian posterior inference for both the distribution and its copula can be computed using an extended likelihood derived from a generative representation of the distribution. The efficacy of this Bayesian method, and the enhanced flexibility of both the TrUST distribution and its implicit copula, is first demonstrated using simulated data. Applications of the TrUST distribution to highly skewed regional Australian electricity prices, and the TrUST copula to intraday U.S. equity returns, demonstrate how our proposed distribution and its copula can provide substantial increases in accuracy over the popular skew-t and its copula in practice.