d'enseignement
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.3, 2.2, 3.3
B. By the end of the course, the student will have a working knowledge on copula models and their use in modelling dependence between random variables. He will be able to select, |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
- Copulas: definitions and general properties
- Dependence measures
- Elementary copula models: Archimedean, Elliptical, Extreme-value
- Advanced copula models: Factor copulas, vine copulas, copulas within other statistical models
- Monte Carlo simulation
- Inference in parametric and semiparametric models: estimation, testing, model selection
- Implementation of methods in R and application to actual data analysis
- Joe, H. (2014) 'Dependence modelling with copulas', Chapman and Hall/CRC.
- Mai, J.-F. and Scherer, M. (2012) 'Simulating copulas', World Scientific.
- McNeil, A. J., Frey, R. and Embrechts, P. (2015) 'Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools', Princeton University Press.
en charge
