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Journal of multivariate analysis v.163, 2018년, pp.80 - 95   SCI SCIE
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Extreme-value limit of the convolution of exponential and multivariate normal distributions: Link to the HUsler–Reiß distribution

Krupskii, Pavel    (CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia   ); Joe, Harry    (Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, Canada V6T 1Z4   ); Lee, David    (Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, Canada V6T 1Z4   ); Genton, Marc G.    (CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia  );
  • 초록  

    Abstract The multivariate HUsler–Reiß copula is obtained as a direct extreme-value limit from the convolution of a multivariate normal random vector and an exponential random variable multiplied by a vector of constants. It is shown how the set of HUsler–Reiß parameters can be mapped to the parameters of this convolution model. Assuming there are no singular components in the HUsler–Reiß copula, the convolution model leads to exact and approximate simulation methods. An application of simulation is to check if the HUsler–Reiß copula with different parsimonious dependence structures provides adequate fit to some data consisting of multivariate extremes.


  • 주제어

    Copula .   Extreme-value limit .   Parametric bootstrap .   Parsimonious dependence.  

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