重尾分布的二階參數(shù)估計(jì).pdf_第1頁(yè)
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1、大量地研究表明,重尾現(xiàn)象存在于許多領(lǐng)域中,像金融、保險(xiǎn)、氣象學(xué)、水文學(xué)、環(huán)境學(xué)、社會(huì)學(xué)等,它們往往表現(xiàn)出尖峰厚尾的特征,即相對(duì)于正態(tài)分布有比較厚的尾部,如何刻畫(huà)這些尾部的特征,也就是說(shuō)如何來(lái)估計(jì)重尾分布尾部指數(shù)(劉維奇教授稱其為重尾指數(shù))成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn),然而與重尾指數(shù)密切相關(guān)的二階參數(shù)也是不容忽視的,受到極值統(tǒng)計(jì)學(xué)家的重視.
  本文首先闡述了重尾分布的定義及其理論基礎(chǔ),極值理論與正則變化條件,其次綜述了已有二階參數(shù)估計(jì)的經(jīng)

2、典方法,基于統(tǒng)計(jì)量M(α)n(k),我們提出了一類新的二階參數(shù)估計(jì),在極值理論的二階正則條件下,研究了二階參數(shù)估計(jì)的相合性,在三階正則條件下,研究了二階參數(shù)估計(jì)的漸近正態(tài)性.最后從估計(jì)量的漸近偏差的主要成分,漸近方差的主要成分及其漸近均方根誤差這幾方面,討論了估計(jì)量中參數(shù)α的選取,結(jié)果表明當(dāng)α越小,新的估計(jì)表現(xiàn)越好.同時(shí),在大樣本性質(zhì)與小樣本性質(zhì)這兩方面,對(duì)新的估計(jì)(p)(α),Gomes etal.(2002)提出的估計(jì)(p)GM以及

3、Fraga Alves et al.(2003)提出的估計(jì)(p)FA(0)進(jìn)行Monte-Carlo模擬,主要分析兩類重尾模型Fréchet與Burr模型.
  主要結(jié)論如下:
  大樣本性質(zhì)方面,無(wú)論從估計(jì)量的漸近偏差,漸近標(biāo)準(zhǔn)差,還是漸近均方根誤差方面,本文提出的估計(jì)都表現(xiàn)最好.
  小樣本性質(zhì)方面,在最優(yōu)水平下,對(duì)二階參數(shù)估計(jì)的樣本均值與樣本均方誤差進(jìn)行模擬分析.對(duì)于模型Fréchet(1,-1),α越小,(p)

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