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生活在多维边缘:使用规则变化寻找隐藏的风险。 (英语) Zbl 1276.60041号

作者将非负随机向量解释为风险向量。假设向量的分布具有多元正则变分,这是一个渐近关系,称为(M^*)-收敛。多元正则变分的概念提供了边际分量的尾部等价性,因此必须对其进行修改才能应用。但它的优点是允许使用极限度量来近似尾部概率。这种尾部概率的近似值对极限测度中的简并很敏感。分析了这种方法与隐藏规则变异(HRV)相比的其他优点和缺点。回顾了(M^*)收敛性,并讨论了放弃通过(mathbb{R}^d)紧化上的模糊收敛定义正则变分的标准实践的原因。从锥序列的正则变分的角度考虑非标准正则变分。非标准规则变化在实践中至关重要,因为在应用中假设多元模型中的所有边际都是尾部等价的是不自然的。在结论中,讨论了如何将锥体上的HRV模型与数据拟合,以及使用本文介绍的模型估计尾部概率的技术。

MSC公司:

60英尺99英寸 概率论中的极限定理
62G32型 极值统计;尾部推断
60G70型 极值理论;极值随机过程
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