Estimación bayesiana en la familia Pareto generalizada

Estimación bayesiana en la familia Pareto generalizada

La familia de distribuciones Pareto generalizada con parámetro de escala σ > 0 y de forma k, se ha utilizado para modelar excedencias sobre un umbral dado, no obstante la estimación paramétrica en esta familia presenta algunos problemas. En este trabajo se estudia el enfoque bayesiano para...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Sánchez Gómez, Rubén
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2008
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/289
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spelling RMTA2892022-01-21T18:24:37Z Estimación bayesiana en la familia Pareto generalizada Estimación bayesiana en la familia Pareto generalizada Sánchez Gómez, Rubén Generalized Pareto family estimation methods Monte Carlo study Familia Pareto generalizada métodos de estimación estudio Monte Carlo The generalized Pareto family of distributions with scale parameter > 0 and k form, has been used for modeling surplus over a given threshold, even though the parametric estimation in this family has some problems. In this work we study the Bayesian approach for estimating parameters and k when no a priori information is available and we discuss the case when there is previous information. We presenta simulation study in order to analyze the performance of the Bayesian methodology, employing non informative a priori distributions and the methods available in the literature. This study shows that the Bayesian estimation performs better than other proposed methods, in terms of bias and aquare root of the mean quadratic error. The estimation methodologies analized are applied to real data sets. La familia de distribuciones Pareto generalizada con parámetro de escala σ > 0 y de forma k, se ha utilizado para modelar excedencias sobre un umbral dado, no obstante la estimación paramétrica en esta familia presenta algunos problemas. En este trabajo se estudia el enfoque bayesiano para estimar los parámetros σ y k cuando no se tiene información a priori disponible y se discute el caso en que hay información previa. Se presenta un estudio de simulación para analizar el desempeño de la metodología bayesiana, usando distribuciones a priori no informativas y los métodos anteriormente propuestos en la literatura. Este estudio muestra que la estimación bayesiana supera en buena medida a métodos propuestos, en términos de sesgo y de raíz del error cuadrado medio. Las metodologías de estimación analizadas se aplican a conjuntos de datos reales. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2008-02-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/289 10.15517/rmta.v15i1.289 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 15 No. 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 71-82 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 15 Núm. 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 71-82 Revista de Matemática; Vol. 15 N.º 1 (2008): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 71-82 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/289/269 Derechos de autor 2008 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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