关于多元 Student $t$ 分布尾部权重的有效推断
统计方法学
2014-04-10 v3 统计理论
统计理论
摘要
我们利用 Le Cam 方法论提出了一种针对多元 Student 分布尾部权重参数的新检验程序。我们的检验在渐近效率上与经典似然比检验相当，但凭借其灵活性和简洁性优于后者：事实上，我们的方法允许使用任何根 相合估计量来估计位置和散布 nuisance 参数，从而避免了数值复杂的最大似然估计。我们在 Monte Carlo 模拟研究中分析了该检验的有限样本性质，并将我们的方法应用于一个金融数据集。最后，我们指出了如何利用该框架进行有效的点估计。
引用
@article{arxiv.1305.4792,
title = {Efficient inference about the tail weight in multivariate Student $t$ distributions},
author = {Christophe Ley and Anouk Neven},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.4792},
year = {2014}
}
备注
23 pages