In this paper, we obtain some recurrence relations for the quotient moments of the lower record values from the generalized extereme value(GEV) distribution. We also deduce some recurrence relations for the negative moments from the GEV distribution.
연안 및 항만구조물의 설계에서 최극 고조위는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 최극 고조위의 분포정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 국립해양조사원에서 제시한 한국연안 주요 23개 검조소의 최극조위자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Generalized Extreme Value, Gumbel 그리고 Weibull 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법 등 3가지방법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $X^2$ 및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 23개 검조소의 최극 고조위는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간별 최극 고조위 정보를 제시하였다. 심 등(1992)이 제시한 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대한 극치해면값은 본 논문에서 산정한 결과에 비하여 작게 나타났다.
This paper presents a method of estimation of extreme wind. Assuming the extreme wind follows the Gumbel distribution, it is modeled through fitting an exponential function to the numbers of storms over different thresholds. The comparison between the estimated results with the Improved Method of Independent Storms (IMIS) shows that the proposed method gives reliable estimation of extreme wind. The proposed method also shows its advantage on the insensitiveness of estimated results to the precision of the data. The volume of extreme storms used in the estimation leads to more than 5% differences in the estimated wind speed with 50-year return period. The annual rate of independent storms is not a significant factor to the estimation.
Wind tunnel measurements on T-shaped free-standing walls and inclined free-standing walls have been carried out. Mean net pressure coefficients have been derived and compared with previous research. It was observed that the high loads at the free ends are differently distributed than those derived from the pressure coefficients for free-standing walls in EN 1991-1-4. In addition net pressure coefficients based on extreme value analysis have been obtained. The lack of correlation of the wind induced pressures at windward and leeward side result in lower values for the net pressure coefficients when based on extreme value analysis. The results of this wind tunnel study have been included in Dutch guidelines for noise barriers.
When the margin level is set relatively low, margin violation probability increases and the default probability of the futures market rises. On the other hand, if the margin level is set high, the margin violation probability decreases, but the futures market becomes less attractive to hedgers as the investor's opportunity cost increases. In this paper, we investigate whether the movement of KOSPI200(Korea Composite Stock Price Index 200) futures daily prices can be modeled with the extreme value theory. Base on this investigation, we examine the validity of the margin level set by the extreme value theory. Computational results are presented to compare the extreme value distribution and the empirical distribution of margin violation in KOSPI200. Some observations and implications drawn from the computational experiment are also discussed.
This study presents a methodology to evaluate the driving safety of vehicles against localized high wind on the roads over the valleys or along the coasts. Risk level for vehicle accident is derived from the side slip caused by cross wind, and then safety criteria based on reliability for driving stability are defined. The level of safety is classified according to probability of exceeding against wind speed using the concept of extreme value statistics. To attain the safety level of vehicle on bridges, numerical simulations using Computational Fluid Dynamics(CFD) are performed. Based on this result, risk reduction and quality improvement is expected through analysis for each alternative in bridges design, construction and operation & maintenance stage with proposed process
The rate of convergence of the distribution of order statistics to the corresponding extreme-value distribution may be characterized by the uniform and total variation metrics. de Haan and Resnick [4] derived the convergence rate when the second order generalized regularly varying function has second order derivatives. In this paper, based on the properties of the generalized regular variation and the second order generalized variation and characterized by uniform and total variation metrics, the convergence rates of the distribution of the largest order statistic are obtained under weaker conditions.
In this paper we generalize and improve the refined Pickands estimator of Drees (1995) for the extreme value index. The finite-sample performance of the refined Pickands estimator is not good particularly when the sample size n is small. For each fixed k = 1,2,..., a new estimator is defined by a convex combination of k different generalized Pickands estimators and its asymptotic normality is established. Optimal weights defining the estimator are also determined to minimize the asymptotic variance of the estimator. Finally, letting k depend upon n, we see that the resulting estimator has a better finite-sample behavior as well as a better asymptotic efficiency than the refined Pickands estimator.
본 연구는 극한치 이론을 적용하여 국내 주식시장에 대한 VAR값을 구하고 이의 유용성을 살펴보았다. 극한치모형으로는 블록최대값모형과 POT 모형을 이용하였고 백테스트를 통하여 이들 모형의 적정성을 알아보았다. 극한치모형 중 블록최대값 모형은 신뢰수준의 변화에 따라 VAR 추정치의 변동이 매우 큰 것으로 나타났으며, 블록의 크기를 어떻게 선택하는가에 따라 모수의 추정치가 크게 달라져 VAR값의 안정성이 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 국내 주식시장에 대해 VAR 측정시 블록최대값 모형을 사용하는 것은 적절치 않음을 시사하는 것이다. 반면 POT모형은 임계치의 선택에 따라서 VAR 값이 달라지기는 하나 상대적으로 안정적인 모습을 보이며, 또한 백테스트 결과 97.5% 이상의 신뢰수준에서 VAR값이 델타 VAR에 비하여 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다. 특히 POT모형은 신뢰수준이 높아질수록 그 우월성이 높은 것으로 나타나, 주로 99% 이상의 높은 신뢰수준의 VAR값을 이용하는 경우에 위험의 관리수단으로 유용한 모형임을 시사하고 있다. 또한 극한치모형은 수익률의 왼쪽 꼬리와 오른쪽 꼬리를 분리하여 추정하고 이를 VAR의 계산에 이용하기 때문에, 수익률분포가 비대칭적 특징을 보이는 우리나라 주식시장의 VAR 측정시 적절한 방법임을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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