Extremes of two-step regression quantiles

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24510%2F10%3A%230000068" target="_blank" >RIV/46747885:24510/10:#0000068 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Extremes of two-step regression quantiles

Popis výsledku v původním jazyce

The article deals with estimators of extreme value index based on two-step regression quantiles in the linear regression model. Two-step regression quantiles can be seen as a possible generalization of the quantile idea and as an alternative to regression quantiles. We derive the approximation of the tail quantile function of errors. Following Drees (1998) we consider a class of smooth functionals of the tail quantile function as a tool for the construction of estimators in the linear regression context. Pickands, maximum likelihood and probability weighted moments estimators are illustrated on simulated data.

Název v anglickém jazyce

Extremes of two-step regression quantiles

Popis výsledku anglicky

The article deals with estimators of extreme value index based on two-step regression quantiles in the linear regression model. Two-step regression quantiles can be seen as a possible generalization of the quantile idea and as an alternative to regression quantiles. We derive the approximation of the tail quantile function of errors. Following Drees (1998) we consider a class of smooth functionals of the tail quantile function as a tool for the construction of estimators in the linear regression context. Pickands, maximum likelihood and probability weighted moments estimators are illustrated on simulated data.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Nonparametrics and Robustness in Modern Statistical Inference and Time Series Analysis

ISBN

978-0-940600-80-5

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

—

Počet stran knihy

268

Název nakladatele

Institute of Mathematical Statistics

Místo vydání

Beachwood, Ohio, USA

Kód UT WoS kapitoly

—