【摘 要】
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本文由两部分组成.第一部分在二阶正规变换条件下,研究了一类负极值指数Pickands型估计量的渐近展式,并在均方误差意义下,讨论了平滑参数的最优选择. 第二部分提出了极值指数,
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本文由两部分组成.第一部分在二阶正规变换条件下,研究了一类负极值指数Pickands型估计量的渐近展式,并在均方误差意义下,讨论了平滑参数的最优选择.
第二部分提出了极值指数,γ>0的一类平滑估计量:av^γk,n=1/t-s·1/k·「lt」∑P=「ks」+1 ^γp,n其中^γk,n=√M2k,n/2M2k,n/2=1/k k∑i=1(log Xn-i+1,n-log Xn-k,n)2且t,s ∈ R,t>s≥「x」代表不小于x的最大整数.并利用尾经验过程的收敛性证明了该估计量的渐近性质.通过模拟比较,得出了该估计量相对于非平滑估计量^γk,n的优良性质,以及相对于其它平滑估计量的优良性质.
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