一类概括化位置不变重尾指数估计

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由于对极端现象与事件的关注,具有尖峰厚尾特征的重尾现象出现在越来越多的领域如,金融学,保险业,计算机科学,水文学以及气象学等,为了了解尾部的全部信息,故对重尾指数7的估计也就成了重中之重。  本文首先叙述了重尾现象及其理论基础,并阐明重尾指数的常用经典方法。根据估计量贫)⑻和统计量M H k),本文提出一类概括化位置不变的重尾指数估计,在极值理论的二阶条件下,讨论新估计量的相合性与渐进正态性,及其关于a的均方误差。最后,在三种不同的分布函数Frechet, Burr和Pareto模型下,分别模拟比较位置不变H ill估计,矩估计,新估计的均值与均方误差,新估计的模拟效果更好。
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