马提斯（G.Matthys）。;J·贝兰特。 用指数回归模型估计极值指数和高分位数。 （英语） Zbl 1028.62038号 统计正弦。 13，第3期，853-880（2003）. 摘要：我们提出了间距或给定阈值上的有序过剩的指数回归模型，以及在最大吸引域条件下此类间距的对数比。从这些出发，我们导出了极值指数（EVI）和高分位数的估计量，这些估计量与峰值-阈值方法中的最大似然估计量具有许多吸引人的特性，但提供了一个额外的优点，即在不限制EVI值的情况下普遍适用。此外，指数回归模型可以用二阶正则变分参数进行精化，从而减少了所得估计量的偏差。改进后的模型还产生了富有洞察力的实用技术，用于在估计EVI和高分位数时选择阈值。我们证明了新提出的估计量的渐近正态性，并在模拟研究中将其小样本行为与一些经典方法进行了比较。 引用于三评论引用于24文件 MSC公司： 62G32型 极值统计；尾部推理 62G08号 非参数回归和分位数回归 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：偏差校正;峰值-阈值法;二阶正则变分;阈值选择 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Matthys}和\textit{J.Beirlant}，Stat.Sin。13，第3号，853--880（2003；Zbl 1028.62038）