一种用于连续弗雷歇极值非平稳建模的新型统计工作流
统计理论
2025-09-10 v1 数值分析
数值分析
统计理论
摘要
准确估计能源需求中连续极端事件的频率和强度对战略性资源规划至关重要。基于极值理论（EVT）的传统方法通常局限于对孤立极端事件建模，难以捕捉时间上聚集的极端事件（例如由持续极端天气事件驱动的事件）的动态。这些局限性因历史数据的稀缺和长时间模拟的计算成本而加剧，导致连续极端事件重现期估计的高度不确定性。在此，我们引入一种新型统计框架，利用动力系统中连续极值建模的最新理论进展。在时间序列数据的合理假设下（例如，数据遵循厚尾弗雷歇分布），与标准似然方法相比，我们的工具能够对连续极端事件的回报和强度进行显著更稳健的估计。我们在2025年至2050年预测天然气供应水平的场景上展示了我们的统计工作流。提供了常见的统计精度度量作为比较基准。
引用
@article{arxiv.2509.07296,
title = {A novel statistical workflow for nonstationary modelling of successive Fr\'{e}chet extremes},
author = {Grace Burtenshaw and Joe Lane and Meagan Carney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07296},
year = {2025}
}