广义Pareto分布的参数估计

摘要

广义Pareto分布(Generalized Pareto Distribution,简称GPD)是统计推断中重要的一个分布,其目前在诸多领域得到广泛的应用.GPD的参数估计方法有多种,但各种方法及估计效果一般都受到形状参数k的限制,总结几种常用的参数估计方法,如:矩估计(the method of moments,简记MOM)、最小二乘估计(the least squares estimation,简记LSE)、基于分位教估计(the elemental percentile method,简记EPM)、近似广义最小二秉估计(AGLSE)等,通过模拟研究,得出不存在一致最优的参数估计方法.而在k较大时,LSE在GPD参数估计中模拟效果较为理想,特别当|k|＜ 1/2时,AGLSE对k的估计精度较高.