Resumen

Consideramos la distribución de la suma de mezclas de Bernoulli bajo una estructura de dependencia general. El nivel de dependencia se mide en términos de una correlación condicional límite entre dos de las variables aleatorias de Bernoulli. El evento de condicionamiento es que la variable aleatoria de mezcla es mayor que un umbral y el límite es con respecto al umbral que tiende a uno. Se presenta la distribución de gran muestra de la frecuencia empírica y su uso en la aproximación de las medidas de riesgo, valor en riesgo y expectativa de cola condicional, para una nueva clase de modelos que llamamos . Se dan varios ejemplos ilustrativos con una distribución de mezcla Beta. Además, algunos datos del área de riesgo crediticio se ajustan a los modelos, y se hacen comparaciones entre los nuevos modelos y también el modelo clásico Beta-binomial.

• Materias:Refinar preguntas Suma de mezclas Densidad multivariada Variables auxiliares Regresión paramétrica
• Subjects:Refine questions Mixture summation Multivariate density Auxiliary variables Parametric regression
• Palabras claves:Distribución; Dependencia; Correlación; Medidas de riesgo; Valor en riesgo; Riesgo de crédito
• Keywords:Distribution; Dependence; Correlation; Risk measures; Value at risk; Credit risk