求助！！！GPD分布MLE估计参数的问题

在用MLE估计参数的时候，F（x）应该使用怎样的概率值

x我使用的是标准残差

u是用标准残差计算的阈值

有的书上管上述函数叫尾部分布函数，那我是不是应该使用超过极值的x的概率值啊

论坛币不多，请高人指点吧，非常感谢！

哈哈!不用钱的.

你先看下page4-5/27

evim.pdf

EVIM.PDF (571.27 KB)

2011-12-3 17:06:56 上传

利用function gpd()就可估计出parameters.

matlab --evim

R--evir

epoh，先前看过你的帖子，还有你回的其他人的帖子，还想要是能有这位高人相助就好了。这年头，可能不缺高人，但真的很缺乐于助人的高人，谢谢你！

epoh，我看了文献，

epoh 发表于 2011-12-3 17:07
哈哈!不用钱的.你先看下page4-5/27evim.pdf 利用function gpd()就可估计出parameters.matlab --evimR--evir ...

epoh，我看了文献，但还是有那个疑问，


上式F（x）应该是x的尾部分布函数，但在估计的时候我应该知道x和y的值才能估计位置参数，其中的F（x）我应该用什么来给出具体值呢？
如果我理解为x尾部分布，那是不是可以使用F(x)=I（x》u）/Nu呢？

mahui6666 发表于 2011-12-5 20:35
epoh，我看了文献，但还是有那个疑问，

你的公式就是page 14/19,formula(4)
    Market Risk Modeling.pdf (523.72 KB)

2011-12-5 21:05:00 上传

看完Example 5,你会更清楚
先找出threshold=0.015
由gpd.fit = gpd(-port.ret.ts, threshold=0.015)
再算出 xi & beta

norm.quantile = function(x, p=0.01, mu=NULL) {
## required arguments:
## x timeSeries of returns (simple or continuous)
## optional arguments:
## p scalar probability level
## mu vector of mean values.
## value:
## numeric value giving quantile estimate from estimated normal
## distribution
if(is.null(mu))
q = colMeans(x) + colStdevs(x)*qnorm(p)
else
q = mu + colStdevs(x)*qnorm(p)
q
}
Example 3 VaR.01 for Dow Jones 30 stocks based on normal distribution
The normal estimate of VaR.01 for the (passive) equally weighted portfolio is
> norm.quantile(port.ret.ts)

epoh老师，您好！
以上函数，可以在splus中以以下两种格式调用吗？
norm.quantile(port.ret.ts, p=0.01, mu=NULL）

function(port.ret.ts, p=0.01, mu=NULL)

zhangtao 发表于 2011-12-6 09:04
norm.quantile = function(x, p=0.01, mu=NULL) {
## required arguments:
## x timeSeries of returns ( ...

哈哈!zhangtao兄好眼力
这的确是s-plus function
script在此
   Market Risk Modeling.rar (2.53 KB) 本附件包括：

• Market Risk Modeling.ssc

2011-12-6 10:52:47 上传

程序执行:
file\open\...Market Risk Modeling.ssc
script\run

epoh 发表于 2011-12-5 21:04
你的公式就是page 14/19,formula(4)
   
看完Example 5,你会更清楚

谢谢epoh，跑出来数了，还行。但我的样本量很小（n=130），参数的结果还是会受到质疑。正想办法按母样本生成一个更大的样本，然后再估计参数，这样的结果可能更有说服力一些。我做的宏观数据，不像金融数据的量很大，但这样做合不合理，我有点拿不准，还是希望找到一种非参的方法，不依靠假定分布来生成新的大样本。说的有点乱，总结一下：
1.依据非参方法生成新的大样本
2.用新的大样本来估计EVT参数
问题：
1.请epoh给推荐个方法
2.用新的大样本因为非原样本，估计参数是否合理
百忙中的epoh，麻烦你了,万分感谢！！

mahui6666 发表于 2011-12-6 11:32
谢谢epoh，跑出来数了，还行。但我的样本量很小（n=130），参数的结果还是会受到质疑。正想办法按母样本生 ...

抱歉!这方面我不清楚.
不过会帮你留意.