正则变时间序列中后续极值簇的序模式

本文研究平稳时间序列中定义为连续超过高阈值的极值时间簇。这些簇的两个有意义特征是簇大小的概率分布以及簇内的序模式。由于这些模式仅考虑连续数据点的序结构，该方法在单调变换和测量误差下具有稳健性。我们在正则变时间序列框架下验证了相应极限分布的存在性，发展了非参数估计量，并在适当的混合条件下证明了它们的渐近正态性。估计量的性能通过模拟示例和莱茵河流量数据的实际应用得到展示。