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刘、叶;乔纳森·塔恩（Jonathan A.Tawn）。

条件多元极值分布的自洽估计。 （英语） Zbl 1293.62112号

《多元分析杂志》。 127, 19-35 (2014).
摘要：分析多维数据的极值是一项困难的任务，原因有很多，例如极值依赖结构的广泛性和数据的稀缺性。一些解释各种极值依赖类型的流行方法是基于渐近激励模型的，因此有一个概率基础来进行超出观测水平的外推。在这些努力中，Heffernan和Tawn开发了一种方法，用于建模多维变量的分布，其中至少有一个分量是极端的。他们的方法基于一系列条件分布（i=1，dots，d），其中向量的其余部分的分布是在第i个分量较大的情况下建模的。该模型捕获了广泛的依赖结构，适用于大（d）的情况。然而，他们的模型在这些条件分布之间缺乏自洽性，因此当多个分量较大时，不能唯一地确定概率。本文着眼于这些尚未解决的问题，并提出了旨在提高Heffernan-Tawn模型在实践中的效率的建议。基于模拟数据和财务数据的测试表明，所提出的估计方法增加了自我一致性，降低了尾部相关性估计系数的RMSE。

引用于1文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断

关键词：

尾部相关系数;条件分析;Heffernan-Tawn模型;多元极值理论;分位数回归;自我一致性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Liu}和\textit{J.A.Tawn}，J.多元分析。127、19-35（2014年；Zbl 1293.62112）
全文： 内政部

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