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
Einmahl, J. H. J., & He, Y. (2023). Extreme value inference for heterogeneous power law data. Annals of Statistics, 51(3), 1331-1356. https://doi.org/10.1214/23-AOS2294
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
De UvA gebruikt cookies voor het meten, optimaliseren en goed laten functioneren van de website. Ook worden er cookies geplaatst om inhoud van derden te kunnen tonen en voor marketingdoeleinden. Klik op ‘Accepteer alle cookies’ om akkoord te gaan met het plaatsen van alle cookies. Of kies voor ‘Weigeren’ om alleen functionele en analytische cookies te accepteren. Lees ook het UvA Privacy statement.