重尾分布高条件分位数估计

发布时间：2021-05-31 22:28

　　近年来,在许多领域中,人们往往更关注尾部数据的条件分位数的研究,尤其是重尾分布。一般情况下,可以通过分位数回归给出有效的估计,但传统分位数回归对于极高或极低分位数的估计却并不奏效。本文通过提出新的尾部极值参数估计方法,再结合传统分位数回归,进而提出重尾分布高条件分位数估计（简称EHH）。EHH方法可以通过参数的调节,表现出良好的估计精度和稳健性。本文具体内容如下:第一章,提出了新的尾部极值参数估计方法。第二章,提出了EHH方法。第三章,通过数据模拟来研究EHH方法的稳健性。第四章,展示了EHH方法在实例分析中的应用效果。第五章,介绍了本文中涉及的定理证明。 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：32 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
引言
1 新的尾部极值参数估计
    1.1 极值理论
    1.2 新的尾部极值参数估计
2 重尾分布高条件分位数估计
    2.1 WL方法
        2.1.1 共斜率的情况
        2.1.2 非共斜率的情况
    2.2 EHH方法
        2.2.1 共斜率的情况
        2.2.2 非共斜率的情况
3 数值模拟
4 实例分析
5 定理证明
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3209089