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John H.J.Einmahl。;安娜·基里略克;约翰·塞格斯

高维尾部相关性的连续更新加权最小二乘估计。 （英语） 兹比尔1402.62088

极端 21，第2号，205-233（2018）.
本文研究高维尾相关函数的一种新的估计。给定（1）的随机向量（X_i=left（X_{i1}，dots，X_{id}，right）in mathbb R^d），通过使用初始估计量（widehat{l}_{n，k}），然后最小化参数族中所有可能函数（l_theta）的加权最小二乘损失。权重矩阵也可以依赖于\（\θ\），因此可以用\（\ theta \）联合估计。
作者在合理的假设下证明了其估计量的一致性和渐近正态性，并解决了有效性检验问题。初始估计量的选择{l}_{n，k}）通过几个常见示例进行了详细讨论。
随后进行了广泛的模拟研究，显示了所研究方法的竞争行为。还显示了对欧洲股市的应用。
审核人：弗兰克·维尔纳（哥廷根）

引用于15文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
62G05型 非参数估计
62G10型 非参数假设检验
6220国集团 非参数推理的渐近性质
60F05型 中心极限和其他弱定理
60G70型 极值理论；极值随机过程
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

布朗-雷斯尼克过程;极值系数;最大线性模型;多元极值;稳定尾相关函数

软件：

尾DepFun;交配;空间极点;交配;对
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.H.J.Einmahl}等人，Extremes 21，No.2，205--233（2018；Zbl 1402.62088）
全文： DOI程序 arXiv公司

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