Einmahl, J. H. J., & He, Y. (2023). Extreme Value Estimation for Heterogeneous Data. Journal of Business & Economic Statistics, 41(1), 255-269. https://doi.org/10.1080/07350015.2021.2008408
He, Y., Jaidee, S., & Gao, J. (2023). Most powerful test against a sequence of high dimensional local alternatives. Journal of Econometrics, 234(1), 151-177. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.10.015
He, Y., Jaidee, S. & Gao, J. (1-1-2021). Replication codes for "Most powerful test against a sequence of high dimensional local alternatives". Universiteit van Amsterdam. https://doi.org/10.21942/uva.16822369.v1
2022
He, Y., Peng, L., Zhang, D., & Zhao, Z. (2022). Risk Analysis via Generalized Pareto Distributions. Journal of Business & Economic Statistics, 40(2), 852-867. https://doi.org/10.1080/07350015.2021.1874390
2020
He, Y., Hou, Y., Peng, L., & Shen, H. (2020). Inference for Conditional Value-at-Risk of a Predictive Regression. The Annals of Statistics, 48(6), 3442–3464. https://doi.org/10.1214/19-AOS1937[details]
2019
He, Y., Hou, Y., Peng, L., & Sheng, J. (2019). Statistical Inference for a Relative Risk Measure. Journal of Business and Economic Statistics, 37(2), 301-311. https://doi.org/10.1080/07350015.2017.1321549
2017
He, Y., & Einmahl, J. H. J. (2017). Estimation of extreme depth-based quantile regions. Journal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology, 79(2), 449-461. https://doi.org/10.1111/rssb.12163
Spreker
He, Y. (speaker) (19-12-2020). Unified extreme value estimation for heterogeneous data, 13th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, London.
He, Y. (speaker) (15-5-2020). Most powerful test against high dimensional free alternatives, Netherlands Econometric Study Group Conference, Tilburg. http://www.nesg.nl/
Einmahl, J. H. J. & He, Y. (11-11-2021). Dataset for "Extreme Value Estimation for Heterogeneous Data". Universiteit van Amsterdam. https://doi.org/10.21942/uva.16988527.v1
He, Y., Jaidee, S. & Gao, J. (1-1-2021). Replication codes for "Most powerful test against a sequence of high dimensional local alternatives". Universiteit van Amsterdam. https://doi.org/10.21942/uva.16822369.v1
De UvA maakt gebruik van cookies en daarmee vergelijkbare technieken voor het functioneren, meten en optimaliseren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om bijv. YouTube filmpjes te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Deze laatste categorie betreffen de tracking cookies. Uw internetgedrag kan worden gevolgd door middel van deze tracking cookies. Door op “Accepteer alle cookies” te klikken gaat u hiermee akkoord. Lees ook het UvA Privacy statement
Noodzakelijk
Cookies noodzakelijk voor het basisfunctioneren van de website. Deze cookies worden bijvoorbeeld ingezet om het inloggen voor studenten en medewerkers mogelijk te maken.
Noodzakelijk & Optimalisatie
Cookies die worden geplaatst om anoniem gegevens te verzamelen over het gebruik van de website om deze te verbeteren.
Noodzakelijk & Optimalisatie & Marketing
Cookies die in staat stellen bezoekers te volgen en van gepersonaliseerde advertenties te voorzien. Externe advertentienetwerken verzamelen individuele gegevens over internetgedrag. Selecteer deze categorie om YouTube video's te kunnen kijken.