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关于多元块极大值和峰值超阈值方法中的二阶条件。 (英语) Zbl 1422.62171号

摘要:二阶条件为建立尾部相关量估计量的渐近结果提供了一个自然框架。这些条件通常是根据手头的估计原理定制的,对于基于块最大值(BM)方法或峰值过阈值(POT)方法的估计器,可能会有很大不同。本文详细介绍了多元情况下BM方法和POT方法的典型二阶条件之间的关系。我们证明了这两个条件通常相互暗示,但二阶参数可能不同。后者意味着,根据数据生成过程,这两种方法中的一种可以获得比另一种更快的收敛速度。详细地研究了一类多元阿基米德copula;我们发现该类包含BM方法的二阶参数较小的模型,反之亦然。这一理论通过一项小型模拟研究得到了说明。

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62G32型 极值统计;尾部推断
62甲12 多元分析中的估计
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参考文献:

[1] Balkema,A.A。;Resnick,S.I.,《最大不定可除性》,J.Appl。概率。,14, 2, 309-319 (1977) ·Zbl 0366.60025号
[2] 贝兰特,J。;Goegebeur,Y。;Segers,J。;Teugels,J.,(极值统计:理论与应用。极值统计的理论与应用,概率统计中的威利级数(2004),John Wiley&Sons Ltd.:John Willey&Sons有限公司奇切斯特)·Zbl 1070.62036号
[3] 新罕布什尔州宾厄姆。;Goldie,C.M。;Teugels,J.L.,(规则变化。规则变化,数学及其应用百科全书,第27卷(1987),剑桥大学出版社,剑桥),xx+491·Zbl 0617.26001号
[4] Bücher,A。;Segers,J.,基于多元平稳时间序列块极大值的极值copula估计,极值,17,3,495-528(2014)·Zbl 1329.62222号
[5] Bücher,A。;Segers,J.,基于从时间序列中提取的块极大值的Fréchet分布的最大似然估计,Bernoulli,24,2,1427-1462(2018)·Zbl 1414.62354号
[6] Bücher,A。;Zhou,C.,《区块最大值法和峰值超阈值法之间的赛马》(2018),ArXiv e-prints,ArXiv:1807.00282
[7] Charpentier,A。;Fougères,A.-L。;Genest,C。;Nešlehová,J.G.,《多元Archimax copulas》,J.Multivariate Anal。,126, 118-136 (2014) ·Zbl 1349.62173号
[8] Charpentier,A。;Segers,J.,《多元阿基米德连词尾》,J.《多元分析》。,100, 7, 1521-1537 (2009) ·Zbl 1165.62038号
[9] Dombry,C.,块极大值框架内极值指数的最大似然估计的存在性和一致性,Bernoulli,21,1,420-436(2015)·Zbl 1388.62042号
[10] Dombry,C。;Ferreira,A.,基于块极大值方法的最大似然估计量(2017年),ArXiv e-prints,ArXiv:1705.00465
[11] Drees,H。;德哈恩,L。;Li,D.,《关于极值的大偏差》,统计学家。普罗巴伯。莱特。,64, 1, 51-62 (2003) ·Zbl 1113.62329号
[12] Drees,H。;Huang,X.,稳定尾部相关函数估计的最佳可达到收敛速度,J.Multivar。分析。,64, 25-47 (1998) ·Zbl 0953.62046号
[13] Einmahl,J.H.J。;Krajina,A。;Segers,J.,任意维尾部依赖性的\(M\)-估计量,Ann.Statist。,1764-1793年3月40日(2012年)·Zbl 1257.62058号
[14] Einmahl,J.H.J。;Segers,J.,极值分布的谱测度的最大经验似然估计,Ann.Statist。,37、5B、2953-2989(2009)·Zbl 1173.62042号
[15] 费雷拉,A。;de Haan,L.,《关于极值理论中的块极大值方法:PWM估计器》,Ann.Statist。,43, 1, 276-298 (2015) ·Zbl 1310.62064号
[16] Fougères,A.-L。;德哈恩,L。;Mercadier,C.,《多元极值中的偏差修正》,《统计年鉴》。,43, 2, 903-934 (2015) ·Zbl 1312.62061号
[17] Genest,C。;Segers,J.,二元极值连接函数的基于秩的推理,Ann.Statist。,37、5B、2990-3022(2009年)·Zbl 1173.62013年
[18] 德哈恩,L。;费雷拉,A.,《极值理论:导论》(2006),施普林格出版社·Zbl 1101.62002号
[19] 德哈恩,L。;Resnick,S.I.,多元样本极值的极限理论,Z.Wahrscheinlichkeits理论。Verwandte Geb.公司。,40, 4, 317-337 (1977) ·Zbl 0375.60031号
[20] 德哈恩,L。;Resnick,S.I.,估计多元极值的极限分布,Commun。统计师。斯托克。模型,9,2,275-309(1993)·Zbl 0777.62036号
[21] 黄,X.,《双变量极值统计》(1992),廷伯根研究所研究系列:荷兰廷伯根学院研究系列,(博士论文)
[22] 麦克尼尔,A.J。;Nešlehová,J.,多元阿基米德copula,(d)-单调函数和(l_1)-范数对称分布,Ann.Statist。,37、5B、3059-3097(2009)·Zbl 1173.62044号
[23] 纳沃,P。;Guillou,A。;库利·D·。;Diebolt,J.,《模拟空间最大值的成对依赖性》,《生物统计学》,96,1,1-17(2009)·Zbl 1162.62045号
[24] Pickands III,J.,多元极值分布,公牛。国际研究所。统计人员。,49, 2, 859-878 (1981), 894-902. 通过讨论。国际统计学会第四十三届会议记录,第2卷,布宜诺斯艾利斯,1981年·Zbl 0518.62045号
[25] Resnick,S.I.,(极值、正则变化和点过程。极值、规则变化和点进程,应用概率。应用概率信托系列,第4卷(1987),Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约),xii+320·Zbl 1136.60004号
[26] Rockafellar,R.T.,(凸分析.凸分析,普林斯顿数学系列,第28期(1970),普林斯顿大学出版社:普林斯顿大学出版,新泽西州普林斯顿),xviii+451·Zbl 0932.90001号
[27] 施密特,R。;Stadtmüller,U.,尾部依赖性的非参数估计,Scand。《统计杂志》,33,2,307-335(2006)·Zbl 1124.62016年
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