Bootstrap and Moment Estimator of the Tail Index γ

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23420%2F20%3A43960015" target="_blank" >RIV/49777513:23420/20:43960015 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://hdl.handle.net/11025/42939" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11025/42939</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Bootstrap and Moment Estimator of the Tail Index γ

Popis výsledku v původním jazyce

One of the major interests in extreme-value statistics is to infer the tail properties of the distribution functions in the domains of attraction of an extreme-value distribution and predict rare events. There is the primary problem to find the estimation of the tail index usually performed on the basis of the largest k order statistics in the sample. The question that has been often solved in applications of extreme value theory is the choice of k or an estimation of . We shall be here mainly interested in the use of the bootstrap methodology to estimate Extreme Value Index (EVI) . We study and compute general case of this tail index . We shall also compare, through Monte Carlo simulation, these bootstrap methodologies with other data - driven choices of the optimal sample fraction.

Název v anglickém jazyce

Bootstrap and Moment Estimator of the Tail Index γ

Popis výsledku anglicky

One of the major interests in extreme-value statistics is to infer the tail properties of the distribution functions in the domains of attraction of an extreme-value distribution and predict rare events. There is the primary problem to find the estimation of the tail index usually performed on the basis of the largest k order statistics in the sample. The question that has been often solved in applications of extreme value theory is the choice of k or an estimation of . We shall be here mainly interested in the use of the bootstrap methodology to estimate Extreme Value Index (EVI) . We study and compute general case of this tail index . We shall also compare, through Monte Carlo simulation, these bootstrap methodologies with other data - driven choices of the optimal sample fraction.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Aplimat 2020 proceedings : 19th conference on applied mathematics

ISBN

978-80-227-4983-1

ISSN

2340-1117

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

666-678

Název nakladatele

Slovak University of Technology in Bratislava

Místo vydání

Bratislava

Místo konání akce

Bratislava

Datum konání akce

4. 2. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—