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| 基于Bayes统计推断的极值风险测度模型 | |
| 作者姓名： | 李秀敏 蔡霞 |
| 作者单位： | 河北科技大学理学院,石家庄,050018 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10901045); 河北省科技厅软科学基金资助项目(10457204D-17); 河北科技大学科学研究基金资助课题(XL200964) |
| 摘 要： | 极值分布的参数估计是计算极值风险的关键。文章运用Bayes方法,研究了极值分布的参数估计问题,得到了极值数据的后验分布。作为一个应用,对某水文观测站的年最高水位数据进行了分析,并用极大似然估计和Bayes估计得到极值风险的测量值,解读两者之间差别。研究结果表明,Bayes参数估计方法更有效。 |
| 关 键 词： | 极值理论 贝叶斯估计 极大似然估计 马尔科夫链蒙特卡罗方法 |
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