A. de Sklar Sklar foi o primeiro a introduzir o uso de cópulas em 1959, e aplicações recentes de cópulas em biologia , bioestatística , hidrologia e finanças têm surgido. Cópulas são uma ferramenta padrão na indústria financeira moderna para a gestão de riscos, modelagem de carteiras de crédito , e os preços de vários ativos para derivativos complexos .
Cópulas Usado na Indústria de Seguros
O setor de seguros utiliza uma família de cópulas para avaliar o risco . Após 11 de setembro de 2001 os ataques terroristas , a aplicação de cópulas surgiu como uma ferramenta para resolver o problema da acumulação de riscos. A partir de 2011 , três tipos de cópulas são usados na indústria de seguros : a cópula normal, a cópula estudante , ea cópula Gumbel
O Gaussian Cópula
<. p> a aplicação da cópula Gaussian para derivativos de crédito é considerada uma das causas da crise financeira de 2008 e 2009. uma cópula Gaussian se refere a uma distribuição normal das variáveis ( a curva do sino ) e pode ser usado para prever o comportamento de mais de uma variável sob a curva . No entanto , existem limitações específicas dos copulas gaussianas . Falta-lhes a dinâmica de dependência e dar uma representação pobre de eventos extremos . Em 2006, a Merrill Lynch realizou uma conferência em Londres, especificamente para atender essas limitações e vários estatísticos propostos modelos para corrigi-las . Um artigo sobre a conferência - a " Correlação Crédito: Life After cópulas " - foi publicado pela World Scientific em 2007
O Gaussian Cópula & . Crise Financeira
Em 2009, Susan Lee publicou " A Fórmula do inferno . " Em seu artigo, Lee sugere culpa pela crise financeira se estende através do formulário indústria financeira , Alan Greenspan , de Richard Fuld , e uma variação da função cópula Gaussian desenvolvido por David X. Li . Li ganhou um PhD em estatística no Canadá antes de ser contratado pelo JP Morgan Chase. Li chegou a uma aplicação da cópula Gaussiana que figura a probabilidade de que todos os títulos de dívida individuais irá falhar ao mesmo tempo. Li nomeado este valor a correlação de inadimplência . A correlação foi fortemente invocado para cortar custos e permitiu o uso de proxies para credit default swaps , em vez de dados reais. Antes que alguém estava ciente de que havia um problema , o valor foi usado para quantificar os riscos dos instrumentos financeiros complexos , rodeada pelos marcos regulatórios do setor financeiro, e usado para determinar os requisitos de capital para as estruturas de crédito em grandes instituições bancárias . Em combinação com hipotecas subprime e decisões de crédito de risco por parte de indivíduos e bancos , o mix era uma receita para o desastre.