极值指数的伪最大似然估计量的弱收敛
统计理论
2017-07-14 v2 统计理论
摘要
平稳时间序列的极值通常以簇的形式出现。刻画此现象的一个基本度量是极值指数，它表示期望簇大小的倒数。我们详细分析了极值指数的不相交块估计量和滑动块估计量。与许多竞争者不同，这些估计量仅依赖于一个参数序列的选择。我们推导了渐近展开，证明了渐近正态性，并展示了一个渐近方差估计量的一致性。在特定模型中的显式计算以及有限样本蒙特卡洛模拟研究表明，滑动块估计量优于其他块估计量，并且在多种模型中可与游程和超限间隔估计量竞争。这些方法被应用于多种金融时间序列。
引用
@article{arxiv.1608.01903,
title = {Weak convergence of a pseudo maximum likelihood estimator for the extremal index},
author = {Betina Berghaus and Axel Bücher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.01903},
year = {2017}
}
备注
26 pages + 37 pages of supplement, 17 figures