Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index (2019)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUES, LIGIA CARLA PINTO HENRIQUES JORGE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1002/mma.5761
- Assunto: ESTATÍSTICA
- Keywords: asymptotic behaviour; bias estimation; heavy tails; optimal levels; semi-parametric estimation; statistics of extremes
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Mathematical Methods in the Applied Sciences
- ISSN: 0170-4214
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 42, n. 17, p. 5867-5880, 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CAEIRO, Frederico e HENRIQUES‐RODRIGUES, Lígia. Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index. Mathematical Methods in the Applied Sciences, v. 42, n. 17, p. 5867-5880, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/mma.5761. Acesso em: 11 maio 2024. -
APA
Caeiro, F., & Henriques‐Rodrigues, L. (2019). Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index. Mathematical Methods in the Applied Sciences, 42( 17), 5867-5880. doi:10.1002/mma.5761 -
NLM
Caeiro F, Henriques‐Rodrigues L. Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index [Internet]. Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2019 ; 42( 17): 5867-5880.[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/mma.5761 -
Vancouver
Caeiro F, Henriques‐Rodrigues L. Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index [Internet]. Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2019 ; 42( 17): 5867-5880.[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/mma.5761 - Location-invariant reduced-bias tail index estimation under a third-order framework
- Bootstrap methods in statistics of extremes
- Swimming performance index based on extreme value theory
- Competitive estimation of the extreme value index
- Mean-of-order-p value-at-risk estimation: a Monte-Carlo comparison
- Resampling-based methodologies in statistics of extremes: environmental and financial applications
- Corrected-Hill versus partially reduced-bias value-at-risk estimation
- Adaptive estimation for light-tailed models
- PORT estimation of parameters of extreme events through generalized means
- Generalized means and peaks over random thresholds value-at-risk estimation
Informações sobre o DOI: 10.1002/mma.5761 (Fonte: oaDOI API)
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