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Multivariate extreme value theory : Models and estimation

多元极值理论：模型和估计

基本信息

批准号：
16500174
负责人：
TAKAHASHI Rinya
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16500174/
关键词：
extreme value theory multivariate extreme value distribution statistical model data analysis dependence measure 従属性上位r個 copula 乱数 copular 変量間の独立性変量間の従属性極値データ return level

项目摘要

1.In multivariate extreme value data analysis, the methods of using the upper r largest data and the power transformation of the marginal data were studied. We showed that these methods were efficient for estimating the marginal distributions of the multivariate extreme value distributions.2.Dependence among components of the multivariate extreme value distributions was characterized by its spectrum measure or by its exponent measure. A dependence order based on stable tail dependence function was introduced. The implication of the order in the risk theory was discussed.

1.在多元极值数据分析中，研究了上r最大数据的使用方法和边际数据的幂变换方法。证明了这些方法对于估计多元极值分布的边缘分布是有效的。2.多元极值分布的分量之间的依赖性可用谱测度或指数测度来刻画。引入了一种基于稳定尾依赖函数的依赖序。讨论了序在风险理论中的含义。

项目成果

期刊论文数量（12）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

上位r個の観測値に基づく確率点の推定

基于前 r 个观测值的概率点估计

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
統計数理 52・1
影响因子：
0
作者：
Baba;K.;高橋倫也
通讯作者：
高橋倫也

The shapes of the probability density, hazard, and reverse hazard functions. Balakrishnan, N., Bairamov, I. G. and Gebizlioglu, O. L. (Eds), Advance on Models, Characterizations and Applications.

概率密度、风险和逆风险函数的形状。

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sibuya;M.
通讯作者：
M.

火災損害額データの解析

火灾损失数据分析

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
アクチュアリージャーナル 16巻・57号
影响因子：
0
作者：
H. Konno;H. Chatani;Y. Takahashi;A. Sakata and S. Tobimatsu;Hidetoshi Konno;H. Konno and H. Chatani;Hidetoshi Konno;Hidetoshi Konno and Fumitoshi Watanabe;H. Konno;H. Konno and F. Watanabe;Hidetoshi Konno and Kosuke Nishimura;Hidetoshi Konno and Kosuke Nishimura;金野秀敏;高橋倫也
通讯作者：
高橋倫也

The shapes of the probability density, hazard, and reverse hazard functions.

概率密度、风险和逆风险函数的形状。