从多元重尾数据识别最危险方向分量

在单变量数据中，存在识别产生最大观测值的主导特征的标准程序。然而，在多元情形下，情况截然不同。本文旨在提供用于检测多元数据中主导方向分量的工具和算法。我们研究维度 $d\geq 2$ 的一般重尾多元随机向量，并给出可用于评估数据为何重尾的一致估计量。这是通过识别最危险方向分量的集合来实现的。这些结果在设定再保险政策的保险领域以及对多资产组合进行对冲的金融领域中尤为有意义。