Resumen

Presento una transformación paramétrica y biyectiva para generar versiones de colas pesadas de variables aleatorias arbitrarias. El comportamiento de la cola de esta variable aleatoria depende de un parámetro de cola: para , , para tiene colas más pesadas que . Cuando es Gaussiano, se reduce a la distribución de Tukey. La función Lambert W proporciona una transformación inversa explícita, que puede eliminar colas pesadas de datos observados. También proporciona expresiones en forma cerrada para la función de distribución acumulada (cdf) y la función de densidad de probabilidad (pdf). Como caso especial, estas proporcionan una expresión analítica para la pdf y cdf de Tukey. Los parámetros pueden ser estimados por máxima verosimilitud y las aplicaciones a los log-retornos del S&P 500 demuestran la utilidad de la metodología presentada. El paquete R implementa la mayor parte de la metodología presentada y está disponible públicamente en.

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Paramétrico; Transformación; Colas pesadas; Función Lambert W; Transformación inversa; Máxima verosimilitud
• Keywords:Parametric; Transformation; Heavy tails; Lambert W function; Inverse transformation; Maximum likelihood