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Excess over threshold distribution function estimation
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DOI：10.1007/s00184-026-01035-4.png)
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摘要
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超过阈值的分布是给定阈值已被超过的情况下，超过阈值的超额量的条件分布。我们提出了经验性和基于核的插值估计量对超过阈值的分布函数进行估计，并推导了随着样本量增加，这些估计量的渐近偏差、方差以及学生化估计量的极限分布。我们比较了所提出估计量的渐近效率，并获得了基于核的估计量的渐近最优带宽。具有最优带宽的核估计量被发现比经验估计量具有更高的渐近精度。我们还证明了所提出的估计量具有强一致收敛和L-2收敛。模拟结果表明，核估计量在样本量不超过500时，优于经验估计量和广义帕累托分布对超过阈值分布函数的近似。使用两个真实数据集，我们在水文学和地震学领域展示了这些估计量的应用。
Keyword:
Excess over threshold
Kernel distribution function estimation
Optimal bandwidth selection
Generalized pareto distribution
期刊
M
IF:
0.9
论文数:
26
被引数:
0
机构
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