Encadrement de l'erreur asymptotique d'estimation des quantiles extrêmes

Clément Albert (1) , Anne Dutfoy (2) , Stéphane Girard (1)

1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
2 EDF - EDF

La maîtrise des risques environnementaux est un sujet de préoccupation majeur au sein d'EDF. Dans ce cadre, une méthodologie d'analyse des valeurs extrêmes consiste, à partir d'une loi de valeurs extrêmes ajustée sur des données, à déterminer les quantiles extrêmes de période de retour centenale, millénale voire décamillénale. Ces quantiles extrêmes dépendent du modèle de valeurs extrêmes utilisé ainsi que du nombre de données disponibles. Dans cette communication, nous exposons les expressions des erreurs asymptotiques relatives des quantiles extrêmes issus d'une loi des valeurs extrêmes à trois paramètres. Des éléments de réponses sont ensuite donnés quant à l'encadrement de ces erreurs dans le cas où le paramètre de forme est proche de zéro.

Mots clés: Extreme-value theory; extreme quantiles; asymptotic normality; environmental risks

Domaines: Statistiques [math.ST]

Clément Albert, Anne Dutfoy, Stéphane Girard. Encadrement de l'erreur asymptotique d'estimation des quantiles extrêmes. 48èmes Journées de Statistique organisées par la Société Française de Statistique, May 2016, Montpellier, France. ⟨hal-01326839⟩