渐近独立极值中非平稳性的建模

在许多实际应用中，评估环境变量组合的共同影响对风险管理和结构设计分析十分重要。当此类变量被同时考虑时，非平稳性可同时存在于边际分布与依赖结构中，导致复杂的数据结构。在极值领域，极少有方法被提出用于建模极值依赖中的趋势，尽管捕捉该特征对量化共同影响很重要。此外，多数已有技术仅适用于展现渐近依赖的数据结构。受英国气候预测数据所观测到的依赖趋势启发，我们提出了一种用于二元极值依赖结构的新型半参数建模框架。该框架使我们能捕捉展现渐近独立的数据中多种多样的依赖趋势。当应用于气候预测数据集时，我们的模型在观测中检测到显著的依赖趋势，并且结合边际非平稳性模型，可用于生成未来时间点上二元风险度量的估计。