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费尔南多·费拉兹·多·纳西门托；马塞洛·布尔吉农·佩雷拉

超越扩展模型的贝叶斯方法。 （英语） Zbl 1385.62004号

钎焊。J.概率。斯达。 31，第4号，801-820（2017）。
摘要：在极值理论中，广义帕累托分布（GPD）是一个连续分布族，用于将分布的尾部建模为高于阈值的值。一些工作已经使用此方法来近似分布的尾部。在本文中，我们提出了GPD的两个扩展，包括一个附加的形状参数，以提供更灵活的超越分布。给出了这些近似的一些性质。这些扩展的推断是在贝叶斯范式下进行的，结果表明，与标准GPD相比，在环境和金融数据应用中有了适当的改进。

MSC公司：

62E15型 统计学中的精确分布理论
2015年1月62日 贝叶斯推断
62克32 极值统计；尾部推断
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

极值理论；超越分析；广义帕累托分布；广义分布类；MCMC公司

软件：

伊斯梅夫
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛F.Ferraz do Nascimento｝和\textit｛M.Bourguignon Pereira｝，Braz。J.概率。Stat.31，No.4，801--820（2017；Zbl 1385.62004）
全文： 内政部

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