RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика» // Архив

Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 2022, том 15, выпуск 6, страницы 797–805 (Mi jsfu1049)

Heavy tail index estimator through weighted least-squares rank regression

[Оценка индекса тяжелого хвоста с помощью взвешенной ранговой регрессии по методу наименьших квадратов]

Zahia Khemissi, Brahim Brahimi, Fatah Benatia

Laboratory of Applied Mathematics, Mohamed Khider University, Biskra, Algeria

Аннотация: В этой статье мы предложили метод взвешенной оценки методом наименьших квадратов для оценки параметра формы распределения Фреше. Мы показываем производительность предложенной оценки в имитационном исследовании, установлено, что рассматриваемый метод взвешенной оценки показывает лучшую производительность, чем оценка максимального правдоподобия. Максимальное произведение оценки интервала и метода наименьших квадратов с точки зрения систематической ошибки и среднеквадратичной ошибки для большинства рассматриваемых размеров выборки. Кроме того, приведен реальный пример из датских данных, демонстрирующий работоспособность рассматриваемого метода.

Ключевые слова: Распределение Фреше, взвешенная регрессия наименьших квадратов, регрессия Ранга, моделирование методом Монте-Карло, параметр формы.

УДК: 519.65

Получена: 10.07.2022
Исправленный вариант: 15.09.2022
Принята: 20.10.2022

Язык публикации: английский

DOI: 10.17516/1997-1397-2022-15-6-797-805



© МИАН, 2024