Testing extreme value copulas to estimate the quantile

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Utilizad este identificador para citar o enlazar este documento: http://hdl.handle.net/2072/220753

dc.contributor	Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)
dc.contributor.author	Bahraou, Zuhair
dc.contributor.author	Bolancé Losilla, Catalina
dc.contributor.author	Pérez Marín, Ana María
dc.date.accessioned	2013-12-02T10:27:43Z
dc.date.accessioned	2021-01-20T16:45:53Z
dc.date.available	2013-12-02T10:27:43Z
dc.date.available	2021-01-20T16:45:53Z
dc.date.created	2013-11
dc.date.issued	2013-11-28
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2072/220753
dc.format.extent	31 p.
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Xarxa de Referència en Economia Aplicada (XREAP)
dc.relation.ispartofseries	XREAP;2013-09
dc.rights	L'accés als continguts d'aquest document queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source	RECERCAT (Dipòsit de la Recerca de Catalunya)
dc.subject.other	Risc (Economia)
dc.subject.other	Distribució (Teoria de la probabilitat)
dc.subject.other	Risk
dc.subject.other	Distribution (Probability theory)
dc.title	Testing extreme value copulas to estimate the quantile
dc.type	info:eu-repo/semantics/workingPaper
dc.subject.udc	311 - Estadística
dc.subject.udc	33 - Economia
dc.embargo.terms	cap
dc.description.abstract	Testing weather or not data belongs could been generated by a family of extreme value copulas is difficult. We generalize a test and we prove that it can be applied whatever the alternative hypothesis. We also study the effect of using different extreme value copulas in the context of risk estimation. To measure the risk we use a quantile. Our results have motivated by a bivariate sample of losses from a real database of auto insurance claims. Methods are implemented in R.

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XREAP2013-09.pdf	246.1 KB	PDF

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