POT模型中GPD估计方法选择及金融风险测度  

The Choice of GPD Estimation and Risk Measure in POT Model

作　　者：桂文林[1,2] 王宗毅[2] 韩兆洲[1] 

机构地区：[1]暨南大学统计系,广东广州510632 [2]惠州学院数学系,广东惠州516007

出　　处：《数学的实践与认识》2010年第5期66-71,共6页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：广东省自然科学基金(9151051501000066);广东省哲学社会科学基金(09E-04);惠州市科技计划项目(2008P59)

摘　　要：极大似然、矩、概率加权矩估计是GPD参数估计的主要方法.用蒙特卡罗模拟技术产生大量GPD数据,用三种方法估计参数.通过BIAS和RMSE判断估计方法优劣,研究其随样本量和形状参数变化的差异,得到估计方法选择的标准.ML, MOM and PWM are main methods to estimate parameters of GPD. In paper we generate many data obeying GPD by MC simulating technology and estimate its parameters by them. Through BIAS and RMSE, We judge the goodness of methods and research the difference with its numbers and shape parameters changed and get criterion to select method.

关 键 词：广义帕累托分布 矩估计 概率加权矩估计 极大似然估计 蒙特卡罗模拟 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] F830