風險
什麼是風險價值門檻值的好選擇？
據我所知，在為門檻值選擇正確的值時通常存在一個問題。必須在偏差和變異數之間進行權衡。
如果選擇低門檻值，則觀察（超出）的數量會增加，並且估計會變得更加平滑。
然而，低門檻值也會引入來自分佈中心的一些觀察結果，並且估計會出現偏差。
另一方面，相對較高的門檻值會消除可能是極值一部分的值，因此估計的變異數更大。
我如何知道所選門檻值的值是否適合產生最佳結果？此外，如果我要在 之間進行權衡，那會有什麼價值？忽略偏見並確保最小的變異數或放棄變異數和戰鬥偏見？哪個更好？有沒有可以參考的文字？
基本方法是根據不同的門檻值繪製結果並使用它開始收斂的那個。如果您使用 Hill-estimator，則稱為 Hill-plot。但是 EVT 中存在很多變體。