9783838116563 - sampling nested archimedean copulas: with applications to cdo pricing von hofert, jan marius (2 Ergebnisse)
- Weitere Bilder
Sprache: Englisch
Verlag: Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, 2015
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 67,20
EUR 70,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 5 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Sampling Nested Archimedean Copulas | with Applications to CDO Pricing | Jan Marius Hofert | Taschenbuch | 200 S. | Englisch | 2015 | Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften | EAN 9783838116563 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[a…t]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, 2010
- Softcover
Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Sehr gut
EUR 64,71
EUR 105,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Copulas are distribution functions with standard uniform univariate margins. A famous class of copulas consists of Archimedean copulas, which are constructed by a one-dimensional function called the generator of the Archimedean copula. In large-dimen…sional applications the symmetry of Archimedean copulas is often considered to be a drawback. By nesting Archimedean copulas at different levels, one obtains the more general and flexible class of nested Archimedean copulas. The present work explores these copulas. In particular, efficient sampling algorithms, especially suited for large dimensions, are presented. From the practitioner's point of view, fast sampling algorithms are required for large-scale simulation studies. Efficiently sampling nested Archimedean copulas requires sampling from certain distributions which are related to the generators of the Archimedean copulas involved via Laplace-Stieltjes transforms. The work at hand presents efficient strategies for sampling these distributions. As an application, a pricing model for collateralized debt obligations is developed which precisely captures the given hierarchical structure of such a credit-risky portfolio.
