가뭄은 인간과 자연 환경 모두에 큰 영향을 주는 자연현상으로 이러한 가뭄의 분석 및 예측은 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 한강의 상류유역인 평창강과 남한강 상류 유역을 대상으로 수문학적 가뭄을 정의하고 copula 이론을 이용하여 수문학적 가뭄의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 재현기간을 산정하여 분석하였다. 연구에서 도출된 주요한 결과로부터, 1967년부터 2007년 사이에서 평창강 유역은 1981년에 발생한 550년 빈도, 남한강 상류 유역은 1973년의 110년 빈도의 가뭄이 가장 큰 가뭄 사상으로 나타났다.
This article suggests the methods to investigate adverse movement across global stock markets arising from insolvency of subprime mortgage in U.S. Our application deals with asymptotic tail dependence of daily stock index returns (KOSPI, DJIA, Shanghai Composite) of three countries; Korea, U.S., and China, over specific period via extreme value theory and copula functions. Daily stock index returns among three countries show higher extremal dependence during the period exposed to systematic shock. We confirm that extreme value theory and copula functions have potential to well describe the extreme dependence between three countries' daily stock index returns.
Correlation among different factors must be considered for selection of influencing factors in safety monitoring of high dam including positive correlation of variables. Therefore, a new factor selection method was constructed based on Copula entropy and mutual information theory, which was deduced and optimized. Considering the small sample size in high dam monitoring and distribution of daily monitoring samples, a computing method that avoids causality of structure as much as possible is needed. The two-dimensional normal information diffusion and fuzzy reasoning of pattern recognition field are based on the weight theory, which avoids complicated causes of the studying structure. Hence, it is used to dam safety monitoring field and simplified, which increases sample information appropriately. Next, a complete system integrating high dam monitoring and uncertainty prediction method was established by combining Copula entropy theory and information diffusion theory. Finally, the proposed method was applied in seepage monitoring of Nuozhadu clay core-wall rockfill dam. Its selection of influencing factors and processing of sample data were compared with different models. Results demonstrated that the proposed method increases the prediction accuracy to some extent.
The probabilistic information of directional extreme wind speeds is important for precisely estimating the design wind loads on structures. A new joint probability distribution model of directional extreme wind speeds is established based on observed wind-speed data using multivariate extreme value theory with the t-Copula function in the present study. At first, the theoretical deficiencies of the Gaussian-Copula and Gumbel-Copula models proposed by previous researchers for the joint probability distribution of directional extreme wind speeds are analysed. Then, the t-Copula model is adopted to solve this deficiency. Next, these three types of Copula models are discussed and evaluated with Spearman's rho, the parametric bootstrap test and the selection criteria based on the empirical Copula. Finally, the extreme wind speeds for a given return period are predicted by the t-Copula model with observed wind-speed records from several areas and the influence of dependence among directional extreme wind speeds on the predicted results is discussed.
Zhang, Yi;Kim, Chul-Woo;Tee, Kong Fah;Garg, Akhil;Garg, Ankit
Smart Structures and Systems
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제21권2호
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pp.171-185
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2018
Maintenance of deteriorated bridge structures has always been one of the challenging issues in developing countries as it is directly related to daily life of people including trade and economy. An effective maintenance strategy is highly dependent on timely inspections on the bridge health condition. This study is intended to investigate an approach for detecting bridge damage for the long-term health monitoring by use of copula theory. Long-term measured data for the seven-span plate-Gerber bridge is investigated. Autoregressive time series models constructed for the observed accelerations taken from the bridge are utilized for the computation of damage indicator for the bridge. The copula model is used to analyze the statistical changes associated with the modal parameters. The changes in the modal parameters with the time are identified by the copula statistical properties. Applicability of the proposed method is also discussed based on a comparison study among other approaches.
금융기관의 위험관리를 위한 중요한 도구로서 현재 VaR가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 코퓰러 함수들을 이용하여 극단치이론과 GARCH 모형을 결합한 일변량분포로부터 구축한 다변량분포들을 바탕으로 코스피, 다우존스, 상하이 그리고 니케이 지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR 추정과 그 성과에 관해 논의하였다. 사후검증 결과 전체적으로 볼 때 가우시안, t, 클레이톤, 프랭크 코퓰러를 사용한 t-분포의 오차항을 가진 변동성 모형들이 포트폴리오 VaR의 측정에 적합한 모형들로 나타났으며, 특히 프랭크 코퓰러의 경우에 가장 우수한 성과를 나타내었다.
The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.
In this paper, the theory of n-ary hypergroups and some applications of hyperalgebras (Fredholm-Voltra integral, copula) are studied. We define some new concepts of topological hyperdynamical systems, universal hyperdynamical systems and immersed universal hyperalgebra. Also, we present some results in this respect.
본 연구는 EVT-Copula모형을 이용하여 아시아지역 8개국 외환시장 간 극단적 사건의 동조화 정도를 측정하였다. 본 연구의 분석대상은 대만, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 일본, 태국, 필리핀, 한국의 일별 현물환율이며 분석기간은 1997년 1월 1일부터 2005년 4월 13일까지이다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, AIC기준에 따라 의존구조를 모형화 하는데 있어 Gumbel Copula가 Galambos Copula에 비해 더 적합한 모형으로 나타났다. 둘째, 동남아시아 외환위기국 간의 극단적 동조성은 외환위기 기간에 비하여 그 이후에 낮아진 것으로 확인되었다. 넷째, 아시아 국가들은 동남아시아 외환시장의 거점인 싱가포르와 상대적으로 높은 극단적 의존성을 가지는 것이 확인되었다. 넷째, 인도네시아, 말레이시아, 태국, 필리핀 간 아시아 외환위기 동안의 꼬리의존성이 표본전체기간과 외환위기 이후기간에 비해 높게 나타났다. 특히 말레이시아의 경우 외환위기 기간에 필리핀, 인도네시아, 태국과의 꼬리의존성이 현저히 높았다. 지역적으로 인접한 국가들에서 단기간에 꼬리의존성이 급증하는 사실은 아시아 외환위기에 있어 시장간 극단적 의존성이 금융위기의 전파에 중요한 역할을 했다는 것을 의미한다. 다섯 째, 외환위기 동안 한국과 인도네시아, 말레이시아, 태국, 필리핀간의 극단적 의존관계는 증가하지 않았음으로 한국의 금융위기가 외부 요인으로 인한 것이 아니라는 주장을 지지하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권1호
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pp.23-43
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2014
We study the dependence between the insureds in multiple-life insurance contracts. With the future lifetimes of the insureds modeled as correlated random variables, both premium and reserve are different from those under independence. In this paper, Gaussian copula is used to impose the dependence between the insureds with Gompertz marginals. We analyze the change of the reserves of standard multiple-life insurance contracts at various dependence levels. We find that the reserves based on the assumption of dependent lifetimes are quite different for some contracts from those under independence as its correlation increase, which elucidate the importance of the dependence model in multiple-life contingencies in both theory and practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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