摘要
提出了如下一类重尾极值指数估计γ_(n)^((β1,β2))(k)={(β2-β1)[x∧^((β1))(k)/x∧^((β2))(k)-1]^(-1)+1-β1}^(-1)其中x∧^((β))(k):=1 k∑_(i=0)^(k-1)(X_(n-i,n)/X_(n-k,n))^(1-β)证明了其弱相合性和渐近正态性,并在均方误差最小的情况下,给出了γ_(n)^((β1,β2))(k)中调节参数k的最优选择.
In this paper,a new class of estimators is given byγ_(n)^((β1,β2))(k)={(β2-β1)[x∧^((β1))(k)/x∧^((β2))(k)-1]^(-1)+1-β1}^(-1)wherex∧^((β))(k):=1 k∑_(i=0)^(k-1)(X_(n-i,n)/X_(n-k,n))^(1-β)Its weak consistency and asymptotic normality are presented,and the optimal choice of sample fraction k inγ_(n)^((β1,β2))(k)by minimum mean square error is discussed.
作者
张绿云
陈守全
ZHANG Lyu-yun;CHEN Shou-quan(School of Mathematics and Statistics,Southwest University,Chongqing 400715,China)
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期89-94,共6页
Journal of Southwest University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金项目(11571283).
关键词
渐近正态性
极值指数
二阶正则变换
asymptotic normality
extreme value index
second-order regular variation
