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Title: Propriedades assintóticas de um estimador baseado em valores extremos para o momento caudal condicional
Authors: Borges, Paulo Augusto Caixeta
Orientador(es):: Gonçalves, Cátia Regina
Assunto:: Medidas de risco
Teoria de valores extremos
Issue Date: 6-Aug-2024
Citation: BORGES, Paulo Augusto Caixeta. Propriedades assintóticas de um estimador baseado em valores extremos para o momento caudal condicional. 2023. 73 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Abstract: Nesta dissertação estudamos as propriedades assintóticas de um estimador, apresentado por Goegebeur et al. (2022), para a medida de risco conhecida como momento caudal condicional. A situação considerada corresponde à extrapolação fora do intervalo de dados e requer argumentos da teoria de valores extremos para a construção do estimador apropriado. Realizamos uma breve análise das principais medidas de risco encontradas na literatura, bem como suas relações com o momento caudal condicional e apresentamos, em detalhes, os resultados obtidos por Goegebeur et al. (2022), que estabelecem, sob condições desejáveis, a distribuição limite do estimador devidamente normalizado.
Abstract: In this dissertation we study the asymptotic properties of an estimator, presented by Goegebeur et al. (2022), for the risk measure known as conditional tail moment. The situation considered corresponds to extrapolation outside the data range and requires arguments from extreme value theory for the construction of the appropriate estimator. We performed a brief analysis of the main risk measures found in the literature, as well as their relationships with conditional tail moment. The results obtained by Goegebeur et al. (2022), which establish under suitable conditions, the limit distribution of the properly normalised estimator are presented in detail.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Matemática (IE MAT)
Description: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2023.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Matemática
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