基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。