三参数广义帕累托分布的似然矩估计

被引：8

作者：

王芳 ^{[1
]}

门慧 ^{[2
]}

机构：

[1] 首都师范大学数学科学学院

[2] 北京潭柘寺中学

来源：

数学年刊A辑(中文版) | 2013年 / 34卷 / 03期

关键词：

广义帕累托分布; 似然矩估计; 渐近分布; 极值数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

广义帕累托分布（GPD）在极值统计的POT模型中常常被用来逼近超过阈值u的超出量Xi-u的分布.为解决经典估计方法存在的问题,Zhang（Zhang J,Likelihood moment estimation for the generalized Pareto distribution,Aust N Z J Stat,2007,49:69-77）对两参数GPD（GP2）提出一种新的估计方法——似然矩估计（LM）,它容易计算且具有较高的渐近有效性.本文将此方法从两参数的情形推广到三参数GPD（GP3）,结果表明尺度参数和形状参数估计的渐近性质与以上所提到的文章完全相同.针对GP3的LM估计也具有总是存在、易于计算以及对绝大多数的形状参数具有接近于最小的偏差和均方误差的特点.

引用

页码：299 / 312

页数：14

共 6 条

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