極値依存性モデリングのための幾何学的基準

この論文は、二変量データにおける極値依存性を特定しモデル化するための幾何学的アプローチを紹介しています。極限集合の形状（ゲージ関数によって特徴付けられる）を利用して、漸近的依存性または独立性を決定します。加法混合ゲージ関数の使用は、依存構造に関する事前の知識を必要としない柔軟なモデリングフレームワークを提供し、コピュラモデルに代わる計算効率の高い方法を提供します。この論文の重要性は、その斬新な幾何学的視点と、漸近的依存性と独立性の両方のシナリオを処理できる能力にあります。

• •極値依存性を特定しモデル化するための幾何学的アプローチを提案。
• •漸近的依存性/独立性を決定するために、極限集合（ゲージ関数）の形状を使用。
• •柔軟なモデリングのために加法混合ゲージ関数を採用。
• •コピュラモデルに代わる計算効率の高い方法を提供。
• •漸近的依存性と独立性の両方のシナリオを処理。