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Statistiques des valeurs extrêmes dans le cas de lois discrètes

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  • Anis Borchani

    (ESSEC Business School - ESSEC Business School, Ecole Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information - Ecole Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information)

Registered author(s):

    Abstract

    Nous proposons une méthode basée sur la notion de quantiles extrêmes pour générer un système d'alertes pour la détection de clusters temporels d'extrêmes dans une série chronologique. A cette fin, nous développons deux approches, l'une utilisant une approximation du temps de retour d'un événement extrême, quelle que soit la nature des données, et l'autre basée sur la théorie classique des valeurs extrêmes après lissage des données discrètes en données continues. Cette méthode permet ainsi de définir un système de surveillance et de prévision. Une illustration en est proposée dans le cadre de la prévision pour des applications en finance ainsi que pour la mise en place d'un système de surveillance en épidémiologie sur données réelles.

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    Paper provided by HAL in its series Post-Print with number hal-00572559.

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    Date of creation: Dec 2010
    Date of revision:
    Handle: RePEc:hal:journl:hal-00572559

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    Related research

    Keywords: applications en assurance et finance ; clusters ; détection d'événements extrêmes ; épidémiologie ; niveau de retour ; quantiles extrêmes ; temps de retour ; Théorie des Valeurs Extrêmes ; surveillance;

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