Small sample estimation and testing for heavy tails
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F12%3A00183111" target="_blank" >RIV/62156489:43110/12:00183111 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985807:_____/12:00390574
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Small sample estimation and testing for heavy tails
Popis výsledku v původním jazyce
The aim of the paper is to introduce the distribution sensitive tail estimation procedure, which is easy to implement for various distributions. Here we construct distribution-sensitive estimators based on the Hills procedure using score moment estimators for other heavy-tailed distributions (Pareto, Fréchet, Burr, log-gama, inverse gamma, etc.), and to study their statistical properties, both theoretically (e.g consistency, asymptotical distribution) and by means of simulation experiments (e.g. comparisons of exact effectiveness of our method for different heavy tailed distributions). A specific problem is finding of an optimal threshold k, say, yielding a trade off in between of variance and bias of the Hill estimator. Simulation results by Embrechtset al. (1997) showed that the Hill estimator and its alternatives work well over large ranges of values for k in the case of Pareto distribution. However, Hill estimator is often giving wrong results for distributions different from the
Název v anglickém jazyce
Small sample estimation and testing for heavy tails
Popis výsledku anglicky
The aim of the paper is to introduce the distribution sensitive tail estimation procedure, which is easy to implement for various distributions. Here we construct distribution-sensitive estimators based on the Hills procedure using score moment estimators for other heavy-tailed distributions (Pareto, Fréchet, Burr, log-gama, inverse gamma, etc.), and to study their statistical properties, both theoretically (e.g consistency, asymptotical distribution) and by means of simulation experiments (e.g. comparisons of exact effectiveness of our method for different heavy tailed distributions). A specific problem is finding of an optimal threshold k, say, yielding a trade off in between of variance and bias of the Hill estimator. Simulation results by Embrechtset al. (1997) showed that the Hill estimator and its alternatives work well over large ranges of values for k in the case of Pareto distribution. However, Hill estimator is often giving wrong results for distributions different from the
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 58th World Statistics Congress of the International Statistical Institute
ISBN
978-90-73592-33-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
2985-2993
Název nakladatele
International Statistical Institute
Místo vydání
The Hague
Místo konání akce
Dublin
Datum konání akce
21. 8. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—