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第二十三届中国控制会议

作者： S.Sugathadasa Douglas A.Smith Kishore C.Mehta W.P.Dayawansa Department of Mathematics and statistics Texas Tech University Lubbock TX 79409USA Department of Civil Engineering and the Wind Science and Engineering Research Center Texas Tech University Lubbock TX 79409USA Department of Civil Engineering and the Wind Science and Engineering Research Center Texas Tech University Lubbock TX 79409USA Department of Mathematics and statistics Texas Tech University Lubbock TX 79409-1042USA

＜正＞ extreme value statistics is anticipated to play an increasingly important role in systems theory research. There are two reasons behind this;one is that the number of actuators and sensors in systems envisioned today, e.g. micro-electromechanical arrays and nanotechnology, biomimetic control, molecular computing, etc. will contain hundreds of thousands of actuators and sensors, and the other is the increasing attention paid by systems theorists to natural and environmental systems in which one needs to forecast extremes in wind speed, temperature, rain fall etc. for safe and reliable design. Theory of extreme value statistics is based upon several rather stringent assumptions. An open question is whether physical models such as wind, rainfall etc. satisfy such assumptions. Since there does not appear to be any way to answer this question is a direct way, here we attempt to device an indirect, and somewhat anecdotal, way to test the hypothesis that one may make long term forecasts from medium term data series. We choose the Lorenz system as a simple model to test the predictive capability of extreme value statistics. This choice is motivated by the fact that the Lorenz model is often quoted as an example of a system that has the same qualitative characteristics as the weather patterns. Our main conclusion is that one must be a bit circumspect in using this methodology to make long term forecasts.

关键词： extreme value statistics large scale systems Lorenz System

来源： cnki会议评论

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多元极值的参数建模方法及其金融应用：最新进展述评

引用

统计与精算 2010年第6期 65-72页

作者：覃筱任若恩

由于现实中的极值事件往往倾向于同时或相继发生，因此多元极值研究正成为极值统计学的理论前沿和研究热点。本文对该领域中参数建模方法的最新进展做了系统性述评，包括经典多元极值理论、Ledford-Tawn-Ramos方法和Heffernan和Tawn条... 详细信息

由于现实中的极值事件往往倾向于同时或相继发生，因此多元极值研究正成为极值统计学的理论前沿和研究热点。本文对该领域中参数建模方法的最新进展做了系统性述评，包括经典多元极值理论、Ledford-Tawn-Ramos方法和Heffernan和Tawn条件法等，并指出了这些建模方法的优缺点以及未来可能的理论突破点。本文还全面分析了近年来多元极值分析方法在金融领域的国内外应用现状，并探讨其未来的应用前景，可能是在金融传染、组合问题和系统性风险管理等方面。

关键词：多元极值参数模型极值统计学极值理论尾部相依性 multivariate extremes parametric model extreme value statistics extreme value theory tail dependence

来源：人大复印报刊资料评论

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