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Parametric Estimation Procedures in Multivariate Generalized Pareto Models

机译:多元广义Pareto模型中的参数估计程序

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摘要

Modelling the tails of a multivariate distribution can be reasonably done by multivariate generalized Pareto distributions (GPDs). We present several methods of parametric estimation in these models, which use decompositions of the corresponding random vectors with the help of different versions of Pickands coordinates. The estimators are compared to each other with simulated data sets. To show the practical value of the methods, they are applied to a real hydrological data set.
机译:可以通过多元广义帕累托分布(GPD)合理地对多元分布的尾部进行建模。我们在这些模型中介绍了几种参数估计方法,这些方法在不同版本的Pickands坐标的帮助下使用了相应随机向量的分解。将估计量与模拟数据集进行相互比较。为了显示该方法的实用价值,将它们应用于实际的水文数据集。

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