Nonparametric estimation of the conditional tail index - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2007

Nonparametric estimation of the conditional tail index

Résumé

We present a nonparametric family of estimators for the tail index of a Pareto-type distribution when covariate information is available. Our estimators are based on a weighted sum of the log-spacings between some selected observations. This selection is achieved through a moving window approach on the covariate domain and a random threshold on the variable of interest. Asymptotic normality is proved under mild regularity conditions and illustrated for some weight functions. Finite sample performances are presented on a real data study.

Domaines

Méthodologie [stat.ME]
Fichier principal
Vignette du fichier
Gardes_Girard_SEER07.pdf (105.11 Ko) Télécharger le fichier
poster.pdf (133.3 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format Autre

Stephane Girard  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-00987250

Soumis le : lundi 5 mai 2014-17:34:56

Dernière modification le : mercredi 18 décembre 2024-09:31:48

Archivage à long terme le : mardi 5 août 2014-12:55:45

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-00987250 , version 1 (05-05-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00987250 , version 1

Citer

Laurent Gardes, Stéphane Girard. Nonparametric estimation of the conditional tail index. Statistical Extremes and Environmental Risk Workshop, Feb 2007, Lisbonne, Portugal. pp.47-50. ⟨hal-00987250⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UGA CNRS INRIA LJK LJK_PS LJK_PS_MISTIS INRIA2
132 Consultations
111 Téléchargements

Partager

More