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inria-00578479, version 1

Estimating the conditional tail index by integrating a kernel conditional quantile estimator

Laurent Gardes () a, 1, Armelle Guillou () 2, Antoine Schorgen () 2

(21/03/2011)

Résumé : This paper deals with the estimation of an extreme value index of a heavy-tailed distribution in the presence of covariates. A class of estimators is proposed in this context and its asymptotic normality established under mild regularity conditions. These estimators are functions of a kernel conditional quantile estimator depending on some tuning parameters. The finite sample properties of our estimators are illustrated on a small simulation study.

  • a –  Université Pierre Mendès-France - Grenoble II
  • 1 :  MISTIS (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LJK Laboratoire Jean Kuntzmann)
  • INRIA – Laboratoire Jean Kuntzmann
  • 2 :  Institut de Recherche Mathématique Avancée (IRMA)
  • CNRS : UMR7501 – Université de Strasbourg
  • Domaine : Statistiques/Applications
 
  • inria-00578479, version 1
  • http://hal.inria.fr/inria-00578479
  • oai:hal.inria.fr:inria-00578479
  • Contributeur : Laurent Gardes <>
  • Soumis le : Lundi 21 Mars 2011, 09:46:03
  • Dernière modification le : Mardi 22 Mars 2011, 14:27:03