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霍尔格·德雷斯;安加·扬·恩;塞巴斯蒂安·内布隆

基于聚类的时间序列极值推断。 （英语） Zbl 1476.62135号

随机过程应用。 142, 1-33 (2021).
摘要：我们介绍了一种新的常变时间序列谱尾过程估计方法。该方法基于谱尾过程的特征不变性，并通过投影技术将其纳入新的估计量。我们证明了该估计量在已知和未知正则变分指数情况下的一致渐近正态性。在一项模拟研究中，新方法显示出比以前提出的估计量更稳定的性能。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G05型 非参数估计
62G32型 极值统计；尾部推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M15型 随机过程和谱分析的推断
62兰特 功能数据分析
60层10 大偏差
2017年1月60日 函数极限定理；不变原理

关键词：

极值簇;极值分析;投影估计器;光谱尾过程;时间序列;一致中心极限定理

软件：

伊斯梅夫
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Drees}等人，《随机过程应用》。142，1-33（2021；Zbl 1476.62135）
全文： 内政部 arXiv公司

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