Functional kernel estimators of conditional extreme quantiles

Laurent Gardes 1 Stephane Girard 2
2 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Abstract : We address the estimation of ''extreme'' conditional quantiles i.e. when their order converges to one as the sample size increases. Conditions on the rate of convergence of their order to one are provided to obtain asymptotically Gaussian distributed kernel estimators. A Weissman-type estimator and kernel estimators of the conditional tail-index are derived, permitting to estimate extreme conditional quantiles of arbitrary order.
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F. Ferraty. Recent advances in functional data analysis and related topics, Springer, Physica-Verlag, pp.135-140, 2011, Contributions to Statistics, 978-3-7908-2735-4. 〈10.1007/978-3-7908-2736-1_21〉
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Contributeur : Stephane Girard <>
Soumis le : mercredi 5 décembre 2012 - 13:53:31
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:38
Document(s) archivé(s) le : mercredi 6 mars 2013 - 06:20:09

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Laurent Gardes, Stephane Girard. Functional kernel estimators of conditional extreme quantiles. F. Ferraty. Recent advances in functional data analysis and related topics, Springer, Physica-Verlag, pp.135-140, 2011, Contributions to Statistics, 978-3-7908-2735-4. 〈10.1007/978-3-7908-2736-1_21〉. 〈hal-00761369〉

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