适度删失时的极值指数估计

摘要：

讨论在实际中常常会碰到的删失数据情形下的极值指数估计问题.限于极值数据本来就不多,将删失限定为适度删失.构造了适度右删失时Pareto型分布的一个子族-Hall族的极值指数的估计量.借助于估计量的信息,巧妙地构造了加权二乘估计的权数.从理论上说明了加权二乘估计的可行性,并利用MC方法,对Burr(1,1,1)、Burr(1,0.5,2)、Fréchet(1)、Fréchet(2)、学生-t1、学生-t4等几种常见的极值分布进行模拟,说明了加权二乘估计方法对门限值的选取并不敏感,具有很好的稳健性.同时,将利用Burr(1,1,1)、Burr(1,0.5,2)、Fréchet(1)分布模拟所得结果与Beirlant等人(2001)利用指数回归模型所得结果进行比较,说明了新方法比指数回归模型更为理想.

关键词：极值指数、Hill估计、适度右删失

所属期刊栏目：20

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金04BTJ010

在线出版日期：2005-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：217-224