A Factor-Copula Latent-Vine Time Series Model for Extreme Flood Insurance Losses
Notice bibliographique
Résumé
Statistical inference on the dependence of multivariate extremes poses notable challenges, particularly in contexts characterized by large dimensions and sparse extreme observations. While copula models provide flexible parametric methods for dependence modeling, caution is warranted when using them for extremal dependence inference or tail extrapolation. In this article, a novel class of factor-vine copula models is introduced. It is designed for modeling the dependence of extreme insurance losses within the context of the National Flood Insurance Program (NFIP), with broader applicability to space-time dependence modeling in multivariate time series data featuring a clustering structure. The proposed model is a specialized graphical vine dependence model with a latent factor structure. It integrates the advantages of both vine and factor copulas by allowing for great flexibility in tail dependence modeling while maintaining interpretability through a parsimonious latent structure. It is also shown how the incorporation of univariate extreme-value margins and tail-weighted dependence measures within the factor-vine model can address current challenges associated with using parametric copulas for extreme inference. Applications of the proposed model are discussed in the context of the NFIP, focusing on its efficacy in evaluating the risks associated with extreme weather events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».