Regression model
극단값 이론 (Extreme Value Theory, EVT)
극단값 이론은 확률 분포의 꼬리 부분에 존재하는 드문 사건을 모델링하기 위한 통계적 프레임워크이다. Coles (2001)에서 개발되고 McNeil, Frey & Embrechts (2005)에 의해 위험에 적용된 이 이론은 두 가지 표준 경로를 제공한다: 블록 최대값에 대한 일반화 극단값 (Generalized Extreme Value, GEV) 분포와 높은 임계값을 초과하는 값에 사용되는 초과 임계값 접근법에서의 일반화 파레토 분포 (Generalized Pareto Distribution, GPD).
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출처
- Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer. ISBN: 978-1852334598
- McNeil, A. J., Frey, R., & Embrechts, P. (2005). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press. ISBN: 978-0691122557
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Extreme Value Theory (GEV, GPD, Peaks-Over-Threshold). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/finance/extreme-value-theory
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