基于最大谱的时间序列重尾指数估计
统计方法学
2010-05-25 v1 统计理论
统计理论
摘要
本文探讨了针对依赖数据估计具有重帕累托型尾部分布的尾指数问题，该问题在金融、保险、环境监测和电信流量分析等领域备受关注。引入了一种基于块极大值的最大自相似缩放行为的新方法。该方法利用了大尺寸块上极大值依赖性逐渐减弱的特点，这被证明对时间序列数据非常有用。我们在中间块极大值区间内，针对一大类m依赖时间序列，确立了所提出的最大谱估计量的一致性与渐近正态性。在大块极大值区间内，我们证明了该估计量对于包括线性过程在内的广泛时间序列模型具有分布一致性。最大谱估计量是一种鲁棒且计算高效的工具，为尾指数估计提供了一种新颖的时间尺度视角。其性能在合成和真实数据集上得到了展示。
引用
@article{arxiv.1005.4329,
title = {On the Estimation of the Heavy-Tail Exponent in Time Series using the Max-Spectrum},
author = {Stilian A Stoev and George Michailidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1005.4329},
year = {2010}
}