【摘 要】
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重尾分布在许多领域中存在,金融资产价格、网络流量、保险索赔、网络拍卖中的叫价过程等许多人类行为现象服从重尾分布。因此,正确描述该分布的重尾程度就成为研究极端事件发
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重尾分布在许多领域中存在,金融资产价格、网络流量、保险索赔、网络拍卖中的叫价过程等许多人类行为现象服从重尾分布。因此,正确描述该分布的重尾程度就成为研究极端事件发生概率的核心问题。如何准确估计重尾指数,就成为问题的关键。本文首先系统阐述了极值理论和重尾分布,其次介绍了估计重尾指数γ的经典方法,然后提出了γ的一种新的估计我们推导了这个新的估计具有相合性和渐近正态性。随后我们对Hill估计和新估计进行了Monte-Carlo模拟,在一定范围内,新估计更接近真实值。最后,对网络拍卖中的特定商品的成交价进行了实证分析,选取了在eBay上的热销商品作为本文的实证研究对象,结果表明,竞价过程具有重尾性,系统研究分析了其竞价过程的统计分布特征,运用极值理论对竞拍价格尾部曲线建模。分别用了Hill估计和我们提出的新估计来估计尾部指数γ,我们的新估计更加接近真实值。
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