TY - JOUR A1 - Marohn, Frank T1 - Global sufficiency of extreme order statistics in location models of Weibull type N2 - In Janssen and Reiss (1988) it was shown that in a location model of a Weibull type sample with shape parameter -1 < a < 1 the k(n) lower extremes are asymptotically local sufficient. In the present paper we show that even global sufficiency holds. Moreover, it turns out that convergence of the given statistical experiments in the deficiency metric does not only hold for compact parameter sets but for the whole real line. KW - Extremwertstatistik KW - Weibull-Verteilung Y1 - 1991 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-47874 ER - TY - CHAP A1 - Falk, Michael A1 - Marohn, Frank T1 - Laws of small numbers : Some applications to conditional curve estimation N2 - No abstract available KW - Gesetz der kleinen Zahlen KW - Poisson-Prozess KW - Regressionsanalyse KW - Extremwertstatistik Y1 - 1992 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-45841 N1 - Essays to the memory of Professor Jozsef Mogyorodi ER - TY - THES A1 - Tichy, Diana T1 - On the Fragility Index T1 - Über den Fragilitätsindex N2 - The Fragility Index captures the amount of risk in a stochastic system of arbitrary dimension. Its main mathematical tool is the asymptotic distribution of exceedance counts within the system which can be derived by use of multivariate extreme value theory. Thereby the basic assumption is that data comes from a distribution which lies in the domain of attraction of a multivariate extreme value distribution. The Fragility Index itself and its extension can serve as a quantitative measure for tail dependence in arbitrary dimensions. It is linked to the well known extremal index for stochastic processes as well the extremal coefficient of an extreme value distribution. N2 - Der Fragilitätsindex erfasst das Risiko des Zusammenbruchs eines stochastischen Systems beliebiger Dimension. Wesentlicher Baustein dieser mathematischen Größe ist dabei die asymptotische Verteilung der Überschreitungsanzahl innerhalb des stochastischen Systems. Die Herleitung basiert auf wesentlichen Erkenntnissen aus der multivariaten Extremwerttheorie. Die Hauptannahme besteht darin, dass Realisationen einer Zufallsgröße von einer Verteilung erzeugt werden, welche im Anziehungsbereich einer multivariaten Extremwertverteilung liegt. Der Fragilitätsindex und seine Erweiterung stellen ein quantitatives Maß beliebiger Dimension für Abhängigkeiten zwischen extremen Ereignissen dar. Er steht dabei in direkter Verbindung zum Extremalindex für stochastische Prozesse und zum Extremalkoeffizienten für Extremwertverteilungen. KW - Extremwertstatistik KW - Stochastisches System KW - Fragilitätsindex KW - Extremwerttheorie KW - Abhängigkeitsmaß KW - Überschreitungsanzahl KW - Fragility Index KW - tail dependence KW - extreme value theory KW - exceedance counts KW - extremal coefficient Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-73610 ER - TY - THES A1 - Hofmann, Martin T1 - Contributions to Extreme Value Theory in the Space C[0,1] T1 - Beiträge zur Extremwerttheorie im Raum C[0,1] N2 - We introduce some mathematical framework for extreme value theory in the space of continuous functions on compact intervals and provide basic definitions and tools. Continuous max-stable processes on [0,1] are characterized by their “distribution functions” G which can be represented via a norm on function space, called D-norm. The high conformity of this setup with the multivariate case leads to the introduction of a functional domain of attraction approach for stochastic processes, which is more general than the usual one based on weak convergence. We also introduce the concept of “sojourn time transformation” and compare several types of convergence on function space. Again in complete accordance with the uni- or multivariate case it is now possible to get functional generalized Pareto distributions (GPD) W via W = 1 + log(G) in the upper tail. In particular, this enables us to derive characterizations of the functional domain of attraction condition for copula processes. Moreover, we investigate the sojourn time above a high threshold of a continuous stochastic process. It turns out that the limit, as the threshold increases, of the expected sojourn time given that it is positive, exists if the copula process corresponding to Y is in the functional domain of attraction of a max-stable process. If the process is in a certain neighborhood of a generalized Pareto process, then we can replace the constant threshold by a general threshold function and we can compute the asymptotic sojourn time distribution. N2 - Es wird ein Zugang zur Extremwerttheorie auf dem Raum C[0,1] gegeben. Nach Charakterisierung und Analyse standard max-stabiler Prozesse, wird ein "funktionaler Anziehungsbereich" für standard max-stabile Prozesse vorgeschlagen, der allgemeiner ist als der übliche, der mittels schwacher Konvergenz definiert wird. Schließlich werden Verweildauern stetiger Prozesse über hohen Schwellenwerten betrachtet. KW - Extremwertstatistik KW - stochastischer Prozess KW - Extremwerttheorie KW - extreme value theory KW - stochastic processes KW - functional D-norm Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-74405 ER - TY - THES A1 - Paxian, Andreas T1 - Future changes in climate means and extremes in the Mediterranean region deduced from a regional climate model T1 - Zukünftige Veränderungen von Klimamittelwerten und -extremwerten im Mittelmeerraum abgeleitet von einem regionalen Klimamodell N2 - The Mediterranean area reveals a strong vulnerability to future climate change due to a high exposure to projected impacts and a low capacity for adaptation highlighting the need for robust regional or local climate change projections, especially for extreme events strongly affecting the Mediterranean environment. The prevailing study investigates two major topics of the Mediterranean climate variability: the analysis of dynamical downscaling of present-day and future temperature and precipitation means and extremes from global to regional scale and the comprehensive investigation of temperature and rainfall extremes including the estimation of uncertainties and the comparison of different statistical methods for precipitation extremes. For these investigations, several observational datasets of CRU, E-OBS and original stations are used as well as ensemble simulations of the regional climate model REMO driven by the coupled global general circulation model ECHAM5/MPI-OM and applying future greenhouse gas (GHG) emission and land degradation scenarios. N2 - Der Mittelmeerraum weist eine starke Vulnerabilität gegenüber dem zukünftigen Klimawandel auf, da für diese Region starke klimatische Auswirkungen vorhergesagt werden, aber nur eine geringe Anpassungsfähigkeit besteht. Daher werden präzise Vorhersagen des regionalen oder lokalen Klimawandels benötigt, v.a. für Extremereignisse, welche den Mittelmeer-Lebensraum stark beeinträchtigen. Die vorliegende Studie untersucht zwei Hauptaspekte der Klimavariabilität im Mittelmeerraum: Zum Einen wird das dynamische Downscaling gegenwärtiger und zukünftiger Mittelwerte und Extremereignisse von Temperatur und Niederschlag von der globalen zur regionalen Skala analysiert. Zum Anderen wird eine umfassende Untersuchung von Temperatur- und Niederschlagsextremen samt Unsicherheitsabschätzung und Vergleich unterschiedlicher statistischer Methoden zur Bestimmung von Niederschlagsextremen durchgeführt. Für diese Untersuchungen stehen verschiedene Beobachtungsdaten von CRU, E-OBS und Messstationen sowie Ensemble-Simulationen des regionalen Klimamodells REMO zur Verfügung, das vom gekoppelten globalen “General Circulation Model” ECHAM5/MPI-OM angetrieben wird und zukünftige Treibhausgasemissions- und Landnutzungsänderungs-Szenarien verwendet. KW - Mittelmeerraum KW - Klima KW - Klimaänderung KW - Temperatur KW - Modell KW - Niederschlag KW - Klimaschwankung KW - Klimamodellierung KW - regionales Klimamodell KW - Mittelmeer KW - Modellierung KW - Extremwertstatistik KW - climate modelling KW - regional climate model Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-72155 ER - TY - THES A1 - Aulbach, Stefan T1 - Contributions to Extreme Value Theory in Finite and Infinite Dimensions: With a Focus on Testing for Generalized Pareto Models T1 - Beiträge zur endlich- und unendlichdimensionalen Extremwerttheorie: Mit einem Schwerpunkt auf Tests auf verallgemeinerte Pareto-Modelle N2 - Extreme value theory aims at modeling extreme but rare events from a probabilistic point of view. It is well-known that so-called generalized Pareto distributions, which are briefly reviewed in Chapter 1, are the only reasonable probability distributions suited for modeling observations above a high threshold, such as waves exceeding the height of a certain dike, earthquakes having at least a certain intensity, and, after applying a simple transformation, share prices falling below some low threshold. However, there are cases for which a generalized Pareto model might fail. Therefore, Chapter 2 derives certain neighborhoods of a generalized Pareto distribution and provides several statistical tests for these neighborhoods, where the cases of observing finite dimensional data and of observing continuous functions on [0,1] are considered. By using a notation based on so-called D-norms it is shown that these tests consistently link both frameworks, the finite dimensional and the functional one. Since the derivation of the asymptotic distributions of the test statistics requires certain technical restrictions, Chapter 3 analyzes these assumptions in more detail. It provides in particular some examples of distributions that satisfy the null hypothesis and of those that do not. Since continuous copula processes are crucial tools for the functional versions of the proposed tests, it is also discussed whether those copula processes actually exist for a given set of data. Moreover, some practical advice is given how to choose the free parameters incorporated in the test statistics. Finally, a simulation study in Chapter 4 compares the in total three different test statistics with another test found in the literature that has a similar null hypothesis. This thesis ends with a short summary of the results and an outlook to further open questions. N2 - Gegenstand der Extremwerttheorie ist die wahrscheinlichkeitstheoretische Modellierung von extremen, aber seltenen Ereignissen. Es ist wohlbekannt, dass sog. verallgemeinerte Pareto-Verteilungen, die in Kapitel 1 kurz zusammengefasst werden, die einzigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind, mit denen sich Überschreitungen über hohe Schwellenwerte geeignet modellieren lassen, wie z. B. Fluthöhen, die einen Deich überschreiten, Erdbeben einer gewissen Mindeststärke, oder - nach einer einfachen Transformation - Aktienkurse, die einen festen Wert unterschreiten. Jedoch gibt es auch Fälle, in denen verallgemeinerte Pareto-Modelle fehlschlagen könnten. Deswegen beschäftigt sich Kapitel 2 mit gewissen Umgebungen einer verallgemeinerten Pareto-Verteilung und leitet mehrere statistische Tests auf diese Umgebungen her. Dabei werden sowohl multivariate Daten als auch Datensätze bestehend aus stetigen Funktionen auf [0,1] betrachtet. Durch Verwendung einer Notation basierend auf sog. D-Normen wird insbesondere gezeigt, dass die vorgestellten Testverfahren beide Fälle, den multivariaten und den funktionalen, auf natürliche Weise miteinander verbinden. Da das asymptotische Verhalten dieser Tests von einigen technischen Voraussetzungen abhängt, werden diese Annahmen in Kapitel 3 detaillierter analysiert. Insbesondere werden Beispiele für Verteilungen betrachtet, die die Nullhypothese erfüllen, und solche, die das nicht tun. Aufgrund ihrer Bedeutung für die funktionale Version der Tests wird auch der Frage nachgegangen, ob sich ein Datensatz durch stetige Copula-Prozesse beschreiben lässt. Außerdem wird auf die Wahl der freien Parameter in den Teststatistiken eingegangen. Schließlich befasst sich Kapitel 4 mit den Ergebnissen einer Simulationsstudie, um die insgesamt drei Testverfahren mit einem ähnlichen Test aus der Literatur zu vergleichen. Diese Arbeit endet mit einer kurzen Zusammenfassung und einem Ausblick auf weiterführende Fragestellungen. KW - Extremwertstatistik KW - Pareto-Verteilung KW - Copula KW - Stochastischer Prozess KW - Anpassungstest KW - Extreme Value Theory KW - Generalized Pareto Distribution KW - D-Norm KW - Copula KW - Stochastic Process KW - Continuous Sample Path KW - Nonparametric Inference KW - Goodness-of-Fit Test KW - Order Statistics KW - Monte Carlo Simulation KW - Extremwerttheorie Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-127162 N1 - Details sind zu finden unter http://www.ism.ac.jp/editsec/aism/aism-permissions.html und http://www.ism.ac.jp/editsec/aism/aism-info-author.html ER - TY - THES A1 - Zott, Maximilian T1 - Extreme Value Theory in Higher Dimensions - Max-Stable Processes and Multivariate Records T1 - Höherdimensionale Extremwerttheorie - Max-Stabile Prozesse und Multivariate Rekorde N2 - Die Extremwerttheorie behandelt die stochastische Modellierung seltener und extremer Ereignisse. Während fundamentale Theorien in der klassischen Stochastik, wie etwa die Gesetze der großen Zahlen oder der zentrale Grenzwertsatz das asymptotische Verhalten der Summe von Zufallsvariablen untersucht, liegt in der Extremwerttheorie der Fokus auf dem Maximum oder dem Minimum einer Menge von Beobachtungen. Die Grenzverteilung des normierten Stichprobenmaximums unter einer Folge von unabhängigen und identisch verteilten Zufallsvariablen kann durch sogenannte max-stabile Verteilungen charakterisiert werden. In dieser Dissertation werden verschiedene Aspekte der Theorie der max-stabilen Zufallsvektoren und stochastischen Prozesse behandelt. Insbesondere wird der Begriff der 'Differenzierbarkeit in Verteilung' eines max-stabilen Prozesses eingeführt und untersucht. Ferner werden 'verallgemeinerte max-lineare Modelle' eingeführt, um einen bekannten max-stabilen Zufallsvektor durch einen max-stabilen Prozess zu interpolieren. Darüber hinaus wird der Zusammenhang von extremwerttheoretischen Methoden mit der Theorie der multivariaten Rekorde hergestellt. Insbesondere werden sogenannte 'vollständige' und 'einfache' Rekorde eingeführt, und deren asymptotisches Verhalten untersucht. N2 - Extreme value theory is concerned with the stochastic modeling of rare and extreme events. While fundamental theories of classical stochastics - such as the laws of small numbers or the central limit theorem - are used to investigate the asymptotic behavior of the sum of random variables, extreme value theory focuses on the maximum or minimum of a set of observations. The limit distribution of the normalized sample maximum among a sequence of independent and identically distributed random variables can be characterized by means of so-called max-stable distributions. This dissertation concerns with different aspects of the theory of max-stable random vectors and stochastic processes. In particular, the concept of 'differentiability in distribution' of a max-stable process is introduced and investigated. Moreover, 'generalized max-linear models' are introduced in order to interpolate a known max-stable random vector by a max-stable process. Further, the connection between extreme value theory and multivariate records is established. In particular, so-called 'complete' and 'simple' records are introduced as well as it is examined their asymptotic behavior. KW - Stochastischer Prozess KW - Extremwertstatistik KW - max-stable process KW - max-linear model KW - Wahrscheinlichkeitsrechnung KW - Rekord Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-136614 ER - TY - THES A1 - Wisheckel, Florian T1 - Some Applications of D-Norms to Probability and Statistics T1 - Einige Anwendungen von D-Normen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik N2 - This cumulative dissertation is organized as follows: After the introduction, the second chapter, based on “Asymptotic independence of bivariate order statistics” (2017) by Falk and Wisheckel, is an investigation of the asymptotic dependence behavior of the components of bivariate order statistics. We find that the two components of the order statistics become asymptotically independent for certain combinations of (sequences of) indices that are selected, and it turns out that no further assumptions on the dependence of the two components in the underlying sample are necessary. To establish this, an explicit representation of the conditional distribution of bivariate order statistics is derived. Chapter 3 is from “Conditional tail independence in archimedean copula models” (2019) by Falk, Padoan and Wisheckel and deals with the conditional distribution of an Archimedean copula, conditioned on one of its components. We show that its tails are independent under minor conditions on the generator function, even if the unconditional tails were dependent. The theoretical findings are underlined by a simulation study and can be generalized to Archimax copulas. “Generalized pareto copulas: A key to multivariate extremes” (2019) by Falk, Padoan and Wisheckel lead to Chapter 4 where we introduce a nonparametric approach to estimate the probability that a random vector exceeds a fixed threshold if it follows a Generalized Pareto copula. To this end, some theory underlying the concept of Generalized Pareto distributions is presented first, the estimation procedure is tested using a simulation and finally applied to a dataset of air pollution parameters in Milan, Italy, from 2002 until 2017. The fifth chapter collects some additional results on derivatives of D-norms, in particular a condition for the existence of directional derivatives, and multivariate spacings, specifically an explicit formula for the second-to-last bivariate spacing. N2 - Diese kumulative Dissertation ist wie folgt aufgebaut: Nach der Einleitung wird im zweiten Kapitel, welches auf “Asymptotic independence of bivariate order statistics” (2017) von Falk und Wisheckel beruht, die asymptotische Abhängigkeitsstruktur von bivariaten Ordnungsstatistiken untersucht. Dazu wird eine explizite Darstellung der bedingten Verteilung einer bivariaten Ordnungsstatistik hergeleitet. Kapitel 3, basierend auf “Conditional tail independence in archimedean copula models” (2019) von Falk, Padoan und Wisheckel, zeigt, dass unter schwachen Anforderungen an den Generator einer Archimedischen Copula die übrigen Komponenten unabhängig werden, wenn man auf eine davon bedingt. Das insbesondere auch dann, wenn die Komponenten ohne die Bedingung abhängig waren. Die theoretischen Erkenntnisse werden anhand von Simulationsergebnissen verdeutlicht. “Generalized pareto copulas: A key to multivariate extremes” (2019) von Falk, Padoan und Wisheckel liefert Kapitel 4. Es wird ein nichtparametrischer Ansatz vorgestellt um die Überschreitungswahrscheinlichkeit eines Zufallsvektors über einen festen, hohen Schwellenwert zu schätzen, wenn dieser einer verallgemeinerten Pareto Copula folgt. Das Verfahren wird in den theoretischen Rahmen eingebettet, anhand einer Simulation validiert und auf Luftverschmutzungsdaten in Mailand, Italien, von 2002 bis 2017 angewendet. Im fünften Kapitel werden einige weitere Ergebnisse gesammelt: es geht um Ableitungen von D-Normen, insbesondere um eine Bedingung, die die Existenz der Richtungsableitungen sicherstellt. Außerdem werden multivariate Spacings thematisiert. KW - Kopula KW - Bedingte Unabhängigkeit KW - Extremwertstatistik KW - D-Norms KW - Multivariate order statistics KW - Archimedean copula KW - Extreme value copula KW - Exceedance Stability KW - Generalized Pareto copula KW - Asymptotic independence KW - multivariate generalized Pareto distribution KW - confidence interval KW - Pareto-Verteilung KW - Copula Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-212140 ER - TY - THES A1 - Fuller, Timo T1 - Contributions to the Multivariate Max-Domain of Attraction T1 - Beiträge zum Multivariaten Max-Stabilen Anziehungsbereich N2 - This thesis covers a wide range of results for when a random vector is in the max-domain of attraction of max-stable random vector. It states some new theoretical results in D-norm terminology, but also gives an explaination why most approaches to multivariate extremes are equivalent to this specific approach. Then it covers new methods to deal with high-dimensional extremes, ranging from dimension reduction to exploratory methods and explaining why the Huessler-Reiss model is a powerful parametric model in multivariate extremes on par with the multivariate Gaussian distribution in multivariate regular statistics. It also gives new results for estimating and inferring the multivariate extremal dependence structure, strategies for choosing thresholds and compares the behavior of local and global threshold approaches. The methods are demonstrated in an artifical simulation study, but also on German weather data. N2 - Diese Disseration behandelt eine Reihe von Resultaten, die gelten, wenn sich ein Zufallsvektor im multivariaten Anziehungsbereich eines max-stabilen Zufallsvektors befindet. Es gibt einige neue theoretische Resulte, die in D-Norm Terminologie behandelt werden, aber es wird auch erläutert, warum dieser Ansatz äquivalent zu den meisten anderen Ansätzen in multivariater Extremwerttheorie ist. Es werden neue Methoden dargestellt, mit denen hoch-dimensionale Extremwertprobleme angegangen werden können, darunter Konzepte die Dimensionsreduzierung bis explorative Methoden, und es wird weiter erklärt, warum das parametrische Hüssler-Reiss model eine mächtige Rolle in der multivariaten Extremwerttheorie einnimmt, vergleichbar mit Gausschen Zufallsvektoren in der Standard-Statistik. Es gibt außerdem neue Methoden für Schätzung und Interferenz der extremalen Abhängigkeitsstruktur, Strategien, wie Thresholds gewählt werden können und ein Vergleich von lokalen gegenüber globalen Thresholds. Die Methoden werden in einer Simulationsstudie mit künstlichen Daten, aber auch mit deutschen Wetterdaten demonstriert. KW - Extremwertstatistik KW - Multivariate statistics KW - Dimension reduction KW - Estimation KW - Data Exploration KW - Tail-behavior Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-207422 ER -