论文摘要
传统的广义Pareto分布(generalized Pareto distribution,简记GPD)的参数估计一般受分布形状参数的约束.如：矩估计(the method of moments,简记MOM),概率加权矩估计(the probability weighted moments,简记PWM),L矩估计(简记LM),极大似然估计(the maximum likelihood estimation,简记MLE)等.本文首次用线性回归法给出三参数GPD的参数估计,给出的估计量具有渐近正态性,且估计量不受分布形状参数κ的限制.模拟结果表明：本文给出的估计在一些情形下优于其他已有的三参数GPD的参数估计.此外,本文还利用GDP可转化成指数分布的事实,及指数分布参数估计的一些结果,利用最小二乘法,得到了两参数和三参数GPD的参数估计；给出了估计量具有渐近正态性的结果,估计方法也不受分布形状参数的限制.模拟显示：本文给出的GDP的第二种估计在某些常用条件下也优于GPD的其他参数估计,如：MOM, PWM, LM以及基于分位数估计(the elemental percentile method,简记EPM)等.
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