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2018-02-07Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/18790
High Dimensional Financial Engineering: Dependence Modeling and Sequential Surveillance
dc.contributor.authorXu, Yafei
dc.date.accessioned2018-02-07T12:28:56Z
dc.date.available2018-02-07T12:28:56Z
dc.date.issued2018-02-07
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/19510
dc.description.abstractDiese Dissertation konzentriert sich auf das hochdimensionale Financial Engineering, insbesondere in der Dependenzmodellierung und der sequentiellen Überwachung. Im Bereich der Dependenzmodellierung wird eine Einführung hochdimensionaler Kopula vorgestellt, die sich auf den Stand der Forschung in Kopula konzentriert. Eine komplexere Anwendung im Financial Engineering, bei der eine hochdimensionale Kopula verwendet wird, konzentriert sich auf die Bepreisung von Portfolio-ähnlichen Kreditderivaten, d. h. CDX-Tranchen (Credit Default Swap Index). In diesem Teil wird die konvexe Kombination von Kopulas in der CDX-Tranche mit Komponenten aus der elliptischen Kopula-Familie (Gaussian und Student-t), archimedischer Kopula-Familie (Frank, Gumbel, Clayton und Joe) und hierarchischer archimedischer Kopula-Familie vorgeschlagen. Im Abschnitt über finanzielle Überwachung konzentriert sich das Kapitel auf die Überwachung von hochdimensionalen Portfolios (in den Dimensionen 5, 29 und 90) durch die Entwicklung eines nichtparametrischen multivariaten statistischen Prozesssteuerungsdiagramms, d.h. eines Energietest-basierten Kontrolldiagramms (ETCC). Um die weitere Forschung und Praxis der nichtparametrischen multivariaten statistischen Prozesskontrolle zu unterstützen, die in dieser Dissertation entwickelt wurde, wird ein R-Paket "EnergyOnlineCPM" entwickelt. Dieses Paket wurde im Moment akzeptiert und veröffentlicht im Comprehensive R Archive Network (CRAN), welches das erste Paket ist, das die Verschiebung von Mittelwert und Kovarianz online überwachen kann.ger
dc.description.abstractThis dissertation focuses on the high dimensional financial engineering, especially in dependence modeling and sequential surveillance. In aspect of dependence modeling, an introduction of high dimensional copula concentrating on state-of-the-art research in copula is presented. A more complex application in financial engineering using high dimensional copula is concentrated on the pricing of the portfolio-like credit derivative, i.e. credit default swap index (CDX) tranches. In this part, the convex combination of copulas is proposed in CDX tranche pricing with components stemming from elliptical copula family (Gaussian and Student-t), Archimedean copula family (Frank, Gumbel, Clayton and Joe) and hierarchical Archimedean copula family used in some publications. In financial surveillance part, the chapter focuses on the monitoring of high dimensional portfolios (in 5, 29 and 90 dimensions) by development of a nonparametric multivariate statistical process control chart, i.e. energy test based control chart (ETCC). In order to support the further research and practice of nonparametric multivariate statistical process control chart devised in this dissertation, an R package "EnergyOnlineCPM" is developed. At moment, this package has been accepted and published in the Comprehensive R Archive Network (CRAN), which is the first package that can online monitor the shift in mean and covariance jointly.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.relation.haspart10.1007/978-3-662-54486-0_13
dc.relation.haspart10.1016/j.najef.2017.07.004
dc.subjectCredit Default Swap Index Trancheger
dc.subjectConvex Combination von Kopulasger
dc.subjectR-Paketger
dc.subjectControl-Chartger
dc.subjectCredit Default Swap Index Trancheeng
dc.subjectCopulaeng
dc.subjectConvex Combination of Copulaseng
dc.subjectNonparametric Multivariate Statistical Process Controleng
dc.subjectR Packageeng
dc.subject.ddc332 Finanzwirtschaft
dc.subject.ddc519 Wahrscheinlichkeiten, angewandte Mathematik
dc.titleHigh Dimensional Financial Engineering: Dependence Modeling and Sequential Surveillance
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/19510-3
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/18790
dc.date.accepted2018-02-01
dc.contributor.refereeOkhrin, Ostap
dc.contributor.refereeDroge, Bernd
dc.subject.rvkQH 240
local.edoc.pages112
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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