Robust Bayesian Inference of Generalized Pareto Distribution

Abstract

In this work, robust Bayesian estimation of the generalized Pareto distribution is proposed. The methodology is presented in terms of oscillation of posterior risks of the Bayesian estimators. By using a Monte Carlo simulation study, we show that, under a suitable generalized loss function, we can obtain a robust Bayesian estimator of the model.

Dans ce travail, nous présentons une analyse de robustesse Bayesienne des estimateurs des paramétres dun modèle de Pareto généralisé en termes d'oscillation des risques a posteriori. En utilisant une étude exhaustive de Monte Carlo, nous prouvons que, moyennant une fonsction perte généralisée adéquate, on peut construire un estimateur Bayesien robuste du modèle.