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基于Hill估計(jì)的一類位置不變重尾指數(shù)估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2019-07-25 06:45
【摘要】:許多實(shí)證研究表明,生活中不滿足正態(tài)分布的事件呈現(xiàn)出多樣性,但它們卻能被重尾分布很好的表述,例如:數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理學(xué)、氣象學(xué)、保險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)理論等,為了深入了解這些現(xiàn)象背后所蘊(yùn)含的規(guī)律性,首先需要對(duì)重尾指數(shù)進(jìn)行估計(jì),這對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和預(yù)測(cè)具有很重要的實(shí)用價(jià)值,近些年重尾指數(shù)估計(jì)的有效性、穩(wěn)健性也變得越來越重要。本文在極值理論和重尾分布的理論基礎(chǔ)上,介紹了幾類重尾指數(shù)的經(jīng)典估計(jì),然后給出了一類位置不變的Hill型重尾指數(shù)估計(jì)以及相關(guān)性質(zhì),與此同時(shí),通過統(tǒng)計(jì)量M_n~(a)(k_0,k)的漸近展開式,文章提出一種新的位置不變的極值指數(shù)估計(jì)量(?)_n~(1)(k_0,k,a),該估計(jì)量引入了調(diào)諧參數(shù)a,并以二階正則變換為前提條件,推導(dǎo)了上述估計(jì)量的漸近分布性質(zhì),同時(shí)提出一種門限0k的最優(yōu)選擇方法。最后,從相對(duì)漸近效的角度控制調(diào)諧參數(shù)a,它確保我們得到一個(gè)主成分偏差接近于零的估計(jì),接著利用Monte-Carlo方法進(jìn)行了模擬分析,對(duì)新提出的估計(jì)量(?)_n~(1)(k_0,k,a)與Fraga Alves提供的估計(jì)量(?)_n~(1)(k_0,k,a)進(jìn)行分析比較,利用三種不同的分布函數(shù)Fréchet,Pareto和Burr分布,從均值和均方誤差的角度,來評(píng)價(jià)估計(jì)量的優(yōu)劣程度。結(jié)果表明,本文提出的估計(jì)量(?)_n~(1)(k_0,k,a)表現(xiàn)更好。
【圖文】:

基于Hill估計(jì)的一類位置不變重尾指數(shù)估計(jì)


圖 3.2.1 服從極值指數(shù) 0.5的 Pareto 分布,估計(jì)量 (,,)0(1) kk n與 (,)0()kkHn 的模擬均值(左)和均方誤差(右).圖 3.2.2 服從極值指數(shù) 1的 Fréchet 分布,,估計(jì)量 (,,)0(1) kk n與 (,)0()kkHn 的模擬均值(左)和均方誤差(右).

基于Hill估計(jì)的一類位置不變重尾指數(shù)估計(jì)


第三章 模擬與比較圖 3.2.1 服從極值指數(shù) 0.5的 Pareto 分布,估計(jì)量 (,,)0(1) kk n與 (,)0()kkHn 的模擬均值(左)和均方誤差(右).
【學(xué)位授予單位】:山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:C81

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5 張丹青;一類概括化位置不變重尾指數(shù)估計(jì)[D];山西大學(xué);2014年

6 王亞力;基于樣本分塊的重尾指數(shù)估計(jì)[D];山西大學(xué);2013年

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8 蘇娜;基于Hill的認(rèn)知—體驗(yàn)?zāi)P偷呢瑝?mèng)來訪者的夢(mèng)境咨詢報(bào)告[D];華中師范大學(xué);2016年

9 李姣娜;位置不變的重尾指數(shù)估計(jì)[D];西南大學(xué);2009年

10 馮青梅;基于三階條件下的降偏差重尾指數(shù)估計(jì)[D];山西大學(xué);2017年



本文編號(hào):2518911

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