Непараметрический подход к регрессионному моделированию на базе копула функций на примере парных моделей

В статье рассматривается непараметрический подход к регрессионному моделированию на основе копула-функций, который позволяет преодолеть ограничения классических линейных моделей. В исследовании анализируется преимущества копульного подхода, включая возможность моделирования сложных нелинейных, асимметричных и хвостовых зависимостей, а также разделение структуры зависимости и маргинальных распределений. Рассмотрены основные классы копул (эллиптические и архимедовы), их свойства и применение в парных моделях. Особое внимание уделено практическим примерам использования копул для анализа данных в экономике и финансах. Отмечены преимущества подхода, такие как гибкость и универсальность, а также его ограничения, связанные с вычислительной сложностью и требованиями к качеству данных.