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理查德·明卡;脱湿，Tertius;阿比克·戈什

通过指数回归模型对帕累托型尾部指数进行稳健估计。 （英语） Zbl 07649580号

Commun公司。Stat.，理论方法 52，第2期，479-498（2023）.
摘要：在本文中，我们引入了一个Pareto型分布尾部指数的稳健估计。该估计量是通过使用最小密度幂散度和指数回归模型得到的，该模型用于顶级统计量的对数空间。基于对阶统计量间距对数比的扩展Pareto分布和指数回归模型的拟合，将所提出的估计量与现有的尾指数的最小密度幂散度估计量进行了比较。我们推导了所提出的尾指数估计器的影响函数和粗误差灵敏度，以研究其鲁棒性。此外，还进行了模拟研究，以评估估计量在不同分布的不同污染样本下的性能。结果表明，我们提出的尾部指数估计量具有更好的均方误差，并且对顶级统计量数量的增加不太敏感。此外，指数回归模型的估计产生了二阶参数的估计，可用于估计极端事件，如分位数和超越概率。通过保险索赔和土壤样本中钙含量的实际数据集，说明了所提出的估算方法。

引用于1文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62G32型 极值统计；尾部推断
62G35型 非参数稳健性

关键词：

尾部指数;鲁棒估计;指数回归模型;扩展帕累托分布;最小密度功率发散;最大似然
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Minkah}等人，Commun。Stat.，理论方法52，No.2，479--498（2023；Zbl 07649580）
全文： 内政部 哈尔

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