Footnote:
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Description:
Vine copulas allow for separate modeling of marginal distributions and the dependence structure. This thesis extends the existing literature on vine copula based models by several novel aspects: extension to allow for a less greedy forward selection algorithm, proposal of new vine structure, called Y-vine, for bivariate responses, estimation and prediction methods for Y-vine based regression, determination of bivariate level curves and bivariate quantile curves and proposal of new vine based risk measures. ; Vine Copulas ermöglichen eine getrennte Modellierung von Randverteilungen und der Abhängigkeitsstruktur. Diese Dissertation erweitert die bestehende Literatur für Vine Copulas um mehrere neue Aspekte: Erwicklung eines mehr informativen Vorwärtsselektionsalgorithmus, Vorschlag einer neuen Vine Struktur, genannt Y-vine, für bivariate Zielvariablen, Schätzungs- und Vorhersagemethoden für die Y-vine basierte Regression, Bestimmung bivariater Niveaukurven und bivariater Quantilkurven, und die neue Vine basierter Risikomaße.