重尾观测下广义帕累托分布阈值的贝叶斯估计
统计方法学
2016-04-06 v1
摘要
本文讨论了一种为广义帕累托分布阈值定义先验分布的方法，尤其当其应用于重尾数据时。我们提议将先验概率分配给给定观测集的顺序统计量。换言之，我们假设阈值与某个数据点重合。我们展示了两种定义先验的方式：为每个顺序统计量分配相等质量（即均匀先验），以及考虑每个顺序统计量在代表真实阈值时的价值。两种提出的先验均代表最小信息场景，我们通过模拟实验以及分析来自保险与金融的两个应用来研究其适用性。
引用
@article{arxiv.1604.01268,
title = {Bayesian Estimation of the Threshold of a Generalised Pareto Distribution for Heavy-Tailed Observations},
author = {Cristiano Villa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01268},
year = {2016}
}