M. Martínez Pizarro, M. Parra Arévalo, E. López Sanjuán, J. Martín Jiménez
La Teoría de Valores Extremos centra su interés en el estudio de eventos asociados a la cola de la distribución. Los dos enfoques existentes en ella comparten el problema de utilizar solo la información contenida en un conjunto reducido de las observaciones.
Nuestro trabajo se ha centrado en tratar de suavizar este problema, buscando nuevas estrategias bayesianas para estimar los parámetros de las distribuciones límite de valores extremos (Gumbel y Pareto Generalizada) que aprovechen también la información de los valores centrales.
En particular, utilizamos distribuciones a priori altamente informativas, construidas a partir de las relaciones existentes entre los parámetros de la distribución de las observaciones y la de valores extremos. Los resultados obtenidos por simulación, y al aplicar los métodos a datos reales de climatología e índices financieros, muestran estimaciones de los parámetros con menor sesgo que las proporcionadas al aplicar el algoritmo de Metropolis-Hastings.
Keywords: Valores extremos, distribución Gumbel, distribución de Pareto Generalizada, Estimación Bayesiana, Algoritmo Metropolis-Hastings
Scheduled
GT11.BAYES3 Invited Session
November 9, 2023 4:50 PM
HC4: Sacristía Room