用神经网络从重尾分布中估计极值分位数.存档ouverte HAL Accéder directment au contenu公司
第三条Dans Une Revue 统计与计算 Anneée:2023年

用神经网络估计重尾分布的极值分位数

Résumé

我们为神经网络提出了新的参数化，以便在非条件和条件重尾设置中估计极端分位数。所有提出的神经网络估计器都具有基于将通常的二阶条件扩展到任意阶的偏差校正功能。建立了极值对数分位数及其神经网络逼近之间一致误差的收敛速度。在模拟数据上，将非条件神经网络估计器的有限样本性能与其他减小偏差的极值竞争对手进行了比较。结果表明，我们的方法在其他估值器几乎都失败的困难重尾情况下优于它们。源代码位于https://github.com/michael-allouche/nn-quantile-extrapolation.git。最后，应用条件神经网络估计器，研究极端降雨的行为及其在法国南部地理位置的函数。

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  • HAL Id： hal-03751980，版本1

Citer公司

米夏·阿洛奇（Michaöl Allouche）、斯特凡·吉拉德（Stéphane Girard）、艾曼纽尔·戈贝（Emmanuel Gobet）。用神经网络从重尾分布估计极值分位数。统计与计算，2023，34（12），第1-35页。⟨hal-03751980⟩

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