Armelle Guillou

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Collaborations Industrielles:

• CEA et EDF, 1993-1996.
• Elf Aquitaine Production, Pau, 1995-1996.

Directions de Thèse:

• Imen Rached: thèse soutenue le 13 octobre 2004 et codirigée (50%) par J. Diebolt.
• Emmanuel Delafosse: thèse soutenue le 15 octobre 2004.
• Pierre Ribereau: thèse soutenue le 14 juin 2005 et codirigée (50%) par P. Deheuvels.
• Amelie Fils ép. Villetard: thèse soutenue le 13 juillet 2006.
• Gwladys Toulemonde: thèse soutenue le 30 octobre  2008.
• Alexandre You: thèse soutenue le 30 novembre 2009 et codirigée (50%) par P. Naveau.
• Gilles Stupfler: thèse soutenue le 10 novembre 2011 et codirigée (50%) par S. Girard.
• Antoine Schorgen: thèse soutenue le 21 septembre 2012.
• Théo Rietsch : thèse soutenue le 14 novembre 2013, thèse codirigée (50%) par P. Naveau.
• Michael Osmann : thèse soutenue le 29 octobre 2015, thèse codirigée (50%) par Y. Goegebeur.
• Mikael Escobar-Bach : thèse soutenue le 24 novembre 2017, thèse codirigée (50%) par Y. Goegebeur.
• Claire Roman : thèse soutenue le 12 septembre 2019, thèse codirigée (50%) par L. Gardes.
• Nguyen Khanh Le Ho : thèse soutenue le 23 novembre 2022, thèse codirigée par Y. Goegebeur (33%) et Jing Qin (33%).

Invitations d'Universités Étrangères:

• Université Catholique de Leuven, février-juin 1997.
• Université du Connecticut, juin 1998.
• Université de Stanford, février-mars 1999 et avril 2001.
• Université de Canberra, janvier-février 2000.
• Université de Chapel Hill, avril 2002.
• University of Copenhagen, mai 2024
• University of Southern Denmark, février, mai, août 2013 ; juin 2014 ; janvier, octobre 2015 ; avril, juin, octobre 2016 ; novembre 2017 ; février 2020 ; octobre 2021 ; juin, août, novembre 2022 ; mai, novembre 2023 ; février, août, octobre 2024.
• University of Vienna, mai-juin 2015.
• Bocconi University, Milan, juin 2016.

Éditeur Associé:

· Bernoulli  (2007-2010 ; 2013-2016).

· Computational Statistics & Data Analysis (2014-présent).

· Econometric and Statistics Journal (2015-présent).

· Computational Statistics (2023-présent).

Liste des publications:

• [1] Weighted bootstraps for Studentized statistics, C. R. Acad. Sci. de Paris, 320, Série I, 1379-1384, 1995.
• [2] An overview of different techniques to quantify uncertainties on global statistics for geostatistical modelling, guidelines to obtain plausible results, Geostatistics Wollongong'96 (Eds. E. Y. Baafi et N. A. Schofield), 1, 573-584, 1997 (avec P. Y. Biver & P. F. Mostad).
• [3] Efficient weighted bootstraps for the mean, J. Statist. Plann. Inference, 77, 1, 11-35, 1999.
• [4] On the influence of weights on extremes, Extremes, 2, 3, 309-331, 1999 (avec C. El-Nouty).
• [5] Weighted bootstraps for the variance, J. Statist. Plann. Inference, 81, 1, 113-120, 1999.
• [6] Laws of the iterated logarithm for censored data, Ann. Probab., 27, 4, 2042-2067, 1999 (avec E. Giné).
• [7] On the smoothed bootstrap, J. Statist. Plann. Inference, 83, 1, 203-220, 2000 (avec C. El-Nouty).
• [8] Bootstrap confidence intervals for the Pareto index, Comm. Statist. Theory Methods, 29,1, 211-226, 2000.
• [9] On the bootstrap accuracy of the Pareto index, Statist. & Decisions, 18, 3, 275-289, 2000 (avec C. El-Nouty).
• [10] Pareto tail estimation under moderate right censoring, Scand. Actuar. J., 2, 111-125, 2001 (avec J. Beirlant).
• [11] Estimation of the asymptotic variance of kernel density estimators for continuous time processes, J. Multivariate Anal., 79, 1, 114-137, 2001 (avec F. Merlevède).
• [12] On consistency of kernel density estimators for randomly censored data: rates holding uniformly over adaptive intervals, Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Statist., 37, 4, 503-522, 2001 (avec E. Giné).
• [13] A diagnostic for selecting the threshold in extreme-value analysis, J. R. Stat. Soc. Ser. B, Stat. Methodol, 63, 2, 293-305, 2001 (avec P. Hall).
• [14] Almost sure convergence of a tail index estimator in the presence of censoring, C. R. Acad. Sci. de Paris, 335, Série I, 375-380, 2002 (avec E. Delafosse).
• [15] Rates of strong uniform consistency for multivariate kernel density estimators, Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Statist., 38, 6, 907-921, 2002 (avec E. Giné).
• [16] Subsampling for density estimation, Statist. & Decisions, 20, 3, 241-255, 2002.
• [17] On exponential representations of log-spacings of extreme order statistics, Extremes, 5, 157-180, 2002 (avec J. Beirlant, G. Dierckx & C. Starica).
• [18] Second-order properties of the blocks of blocks bootstrap for density estimators for continuous time processes, Math. Methods Statist., 12, 1, 1-30, 2003 (avec F. Merlevède).
• [19] Asymptotic behaviour of the probability-weighted moments and penultimate approximation, ESAIM Probab Stat., 7, 219-238, 2003 (avec J. Diebolt & R. Worms).
• [20] A new extreme quantile estimator for heavy-tailed distributions, C. R. Acad. Sci. de Paris, 338, Série I, 6, 493-498, 2004 (avec A. Fils).
• [21] Estimating catastrophic quantile levels for heavy-tailed distributions, Insurance Math. Econom., 34, 517-537, 2004 (avec J. Beirlant, E. Delafosse & G. Matthys).
• [22] A new look at probability-weighted moments estimators, C. R. Acad. Sci. de Paris, 338, Série I, 629-634, 2004 (avec J. Diebolt & I. Rached).
• [23] Extreme quantiles estimation for actuarial applications, C. R. Acad. Sci. de Paris, 339, Série I, 287-292, 2004 (avec E. Delafosse).
• [24] Estimation of the extreme value index and generalized quantile plots, Bernoulli, 11, 6, 949-970, 2005 (avec J. Beirlant & G. Dierckx).
• [25] Asymptotic behaviour of regular estimators, REVSTAT - Statistical Journal, 3, 1, 19-44, 2005 (avec J. Diebolt).
• [26] Approximation of the distribution of excesses using a generalized probability weighted moment method, C. R. Acad. Sci., 340, Série I, 383-388, 2005 (avec J. Diebolt & I. Rached).
• [27] Asymptotic normality of the extreme quantile estimator based on the POT method, C. R. Acad. Sci., 341, Série I, 307-312, 2005 (avec J. Diebolt & P. Ribereau).
• [28] Application de la théorie des valeurs extrêmes en hydrologie, Revue de la Statistique Appliquée, LIV, 2, 5-31, 2006 (avec P. Willems).
• [29] Approximation of the distribution of excesses through a generalized probability weighted moments method, J. Statist. Plann. Inference, 137, 841-857, 2007 (avec J. Diebolt & I. Rached).
• [30] Extreme value analysis and incomplete data, dans "Topics in Extreme Values", Nova Science, (M. Ahsanullah et S. Kirmani, editeurs), New-York, 111-133, 2007.
• [31] Asymptotic normality of extreme quantile estimators based on the peaks-over-threshold approach, Comm. Statist. Theory Methods, 36, 5, 869-886, 2007 (avec J. Diebolt & P. Ribereau).
• [32] Bias correction in hydrological GEV/GPD based on extreme value analysis, J. Hydrology, 338, 221-236, 2007 (avec J. Beirlant & P. Willems).
• [33] Estimation of the extreme value index and extreme quantiles under random censoring, Extremes, 10, 151-174, 2007 (avec J. Beirlant, G. Dierckx & A. Fils-Villetard).
• [34] Bias-reduced estimators of the Weibull tail-coefficient, TEST, 17, 311-331, 2008 (avec J. Diebolt, L. Gardes & S. Girard).
• [35] Peaks-over-Threshold Stability of Multivariate Generalized Pareto Distributions, J. Multivariate Anal., 99, 715-734, 2008 (avec M. Falk).
• [36] Bias-reduced extreme quantile estimators of Weibull tail-distributions, J. Statist. Plann. Inference, 138, 1389-1401, 2008 (avec J. Diebolt, L. Gardes & S. Girard).
• [37] Projection estimators of Pickands dependence functions,  Canadian J. Statist., 36, 369-382, 2008 (avec A. Fils-Villetard & J. Segers).
• [38] Statistics of Extremes under Random Censoring, Bernoulli, 14, 207-227, 2008 (avec J.H.J. Einmahl & A. Fils-Villetard).
• [39] A LAN based Neyman smooth test for Pareto distributions, J. Statist. Plann. Inference, 138, 2867-2886, 2008 (avec M. Falk & G. Toulemonde).
• [40] Improving probability -weighted moment methods for the generalized extreme value distribution, REVSTAT - Statistical Journal, 6, 33-50, 2008 (avec J. Diebold, P. Naveau & P. Ribereau).
• [41] Estimating return levels from maxima of non-stationary random sequences, Nonlinear Processes in Geophysics, 15, 1033-1039, 2008 (avec P. Ribereau & P. Naveau).
• [42] Modelling Pairwise Dependence of Maxima in Space, Biometrika, 96, 1, 1-17, 2009 (avec D. Cooley, J. Diebolt & P. Naveau,).
• [43] Return level bounds for small and moderate sample sizes for discrete and continuous random variables, TEST, 18, 584-604, 2009 (avec J. Diebolt, P. Naveau & P. Ribereau).
• [44] A new estimation method for Weibull-type tails based on the mean excess function, J. Statist. Plann. Inference, 139, 6, 1905-1920, 2009 (avec J. Beirlant, G. Dierckx, & D. de Waal).
• [45] Improving extreme quantile estimation via a folding procedure, J. Statist. Plann. Inference, 140, 1775-1787, 2010 (avec P. Naveau, U. Schneider & A. You).
• [46] Peaks-Over-Threshold modeling under random censoring, Comm. Statist. Theory Methods, 39, 1158-1179, 2010 (avec J. Beirlant & G. Toulemonde).
• [47] Autoregressive models for maxima and their applications to CH4 and N2O, Environmetrics, 21, 189-207, 2010 (avec F. Chevallier, P. Naveau, G. Toulemonde & M. Vrac).
• [48] Goodness-of-fit testing for Weibull-type behavior, J. Statist. Plann. Inference, 140, 1417-1436, 2010 (avec Y. Goegebeur).
• [49] A folding method for extreme quantiles estimation, REVSTAT - Statistical Journal, 8, 21-35, 2010 (avec P. Naveau & A. You).
• [50] Weibull tail-distributions revisited: a new-look at some tail estimators, J. Statist. Plann. Inference, 141, 429-444, 2011 (avec L. Gardes & S. Girard).
• [51] Estimation of the bias of the maximum likelihood estimators in an extreme value context, Comm. Statist. Theory Methods, 40, 3959-3971, 2011 (avec J. Beirlant & S. Geffray).
• [52] A weighted mean excess function approach to the estimation of Weibull-type tails, TEST, 20, 1, 138-162, 2011 (avec Y. Goegebeur).
• [53] Minimax pointwise estimation of an anisotropic regression function with unknown density of the design, Math. Methods Statistics, 20, 1, 30-57, 2011 (avec N. Klutchnikoff).
• [54] Bias-reduced estimators for bivariate tail modelling, Insurance Math. Econom., 49, 1, 18-26, 2011 (avec J. Beirlant & G. Dierckx).
• [55] A note of caution when interpreting parameters of excesses distribution, Advances in Water Resources, 34, 10, 1215-1221, 2011 (avec P. Naveau & P. Ribereau).
• [56] Estimating an endpoint with high-order moments, TEST, 21, 697-729, 2012 (avec S. Girard & G. Stupfler).
• [57] Weighted moment estimators for the second order scale parameter, Methodol. Comput. Appl. Probab., 14, 753–783, 2012 (avec T. de Wet & Y. Goegebeur).
• [58] Estimating the conditional tail index by integrating a kernel conditional quantile estimator, J. Statist. Plann. Inference, 142, 1586-1598, 2012 (avec L. Gardes & A. Schorgen).
• [59] Estimation of extreme quantiles from heavy and light tailed distributions, J. Statist. Plann. Inference, 142, 2735-2747, 2012 (avec J. El Methni, L. Gardes & S. Girard).
• [60] Estimating an endpoint with high order moments in the Weibull domain of attraction, Statist. Probab. Lett., 82, 2136-2144, 2012 (avec S. Girard & G. Stupfler).
• [61] Asymptotically unbiased estimation of the coefficient of tail dependence, Scand. J. Stat., 40, 174-189, 2013 (avec Y. Goegebeur).
• [62] Frontier estimation with kernel regression on high order moments, J. Multivariate Anal., 116, 172-189, 2013 (avec S. Girard & G. Stupfler).
• [63] Particle filtering for Gumbel-distributed daily maxima of methane and nitrous oxide, Environmetrics, 24, 51-62, 2013 (avec P. Naveau & G. Toulemonde).
• [64] Reduced-bias estimator of the Proportional Hazard Premium for heavy-tailed distributions, Insurance Math. Econom., 52, 550-559, 2013 (avec E. Deme & S. Girard).
• [65] Estimation of the parameters of a Markov-modulated loss process in insurance, Insurance Math. Econom., 53, 388-404, 2013 (avec S. Loisel & G. Stupfler).
• [66] An asymptotically unbiased minimum density power divergence estimator for the Pareto-tail index, J. Multivariate Anal., 121, 70–86, 2013 (avec G. Dierckx & Y. Goegebeur).
• [67] Network design for heavy rainfall analysis, J. Geophys. Res. Atmos., 118, 13075-13086, 2013 (avec N. Gilardi, P. Naveau & T. Rietsch).
• [68] A -moment approach to monotonic boundary estimation, J. Econometrics, 178, 2, 727–740, 2014 (avec A. Daouia & S. Girard).
• [69] Madogram and asymptotic independence among maxima, REVSTAT - Statistical Journal, 12, 119-134, 2014 (avec P. Naveau & A. Schorgen).
• [70] Nonparametric regression estimation of conditional tails: the random covariate case, Statistics, 48, 732-755, 2014 (avec Y. Goegebeur & A. Schorgen).
• [71] Uniform strong consistency of a frontier estimator using kernel regression on high order moments, ESAIM Probab. Stat., 18, 642-666, 2014 (avec S. Girard & G. Stupfler).
• [72] Local robust and asymptotically unbiased estimation of conditional Pareto type-tails, TEST, 23, 330--355, 2014 (avec G. Dierckx & Y. Goegebeur).
• [73] A non-parametric entropy-based approach to detect changes in climate extremes, J. R. Stat. Soc. Ser. B, Stat. Methodol., 76, 861-884, 2014 (avec P. Naveau & T. Rietsch).
• [74] An Extreme Value Theory approach for the early detection of time clusters. A simulation-based assessment and an illustration to the surveillance of Salmonella, Stat. Med., 33, 5015-5027, 2014 (avec M. Kratz & Y. Le Strat).
• [75] A local moment type estimator for the extreme value index in regression with random covariates, Canadian J. Statist., 42, 487-507, 2014 (avec Y. Goegebeur & M. Osmann).
• [76] Robust and bias-corrected estimation of the coefficient of tail dependence, Insurance Math. Econom., 57, 46-57, 2014 (avec C. Dutang & Y. Goegebeur).
• [77] Robust and asymptotically unbiased estimation of extreme quantiles for heavy-tailed distributions, Statist. Probab. Lett., 87, 108-114, 2014 (avec Y. Goegebeur & A. Verster).
• [78] Reduced-bias estimator of the conditional tail expectation of heavy-tailed distributions, In M. Hallin et al., editors, Mathematical Statistics and Limit Theorems, Springer, 105-123, 2015 (avec E. Deme & S. Girard).
• [79] Estimating the parameters of a seasonal Markov-modulated Poisson process, Stat. Methodol., 26, 103-123, 2015 (avec S. Loisel & G. Stupfler).
• [80] Robust conditional Weibull-type estimation, Ann. Inst. Statist. Math., 67, 479-514, 2015 (avec Y. Goegebeur & T. Rietsch).
• [81] An estimator for the tail index of an integrated conditional Pareto-Weibull-type model, Statist. Probab. Lett., 103, 8-16, 2015 (avec Y. Goegebeur & M. Osmann).
• [82] Uniform asymptotic properties of a nonparametric regression estimator of conditional tails, Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Statist., 51, 1190-1213, 2015 (avec Y. Goegebeur & G. Stupfler).
• [83] A folding methodology for multivariate extremes: estimation of the spectral probability measure and actuarial applications, Scand. Actuar. J., 7, 549-572, 2015 (avec P. Naveau & A. You).
• [84] Extreme Value Theory and Statistics of Univariate Extreme: A review, Int. Stat. Rev., 83, 263-292, 2015 (avec I. Gomes).
• [85] Kernel regression with Weibull-type tails, Ann. Inst. Statist. Math., 68, 1135-1162, 2016 (avec T. de Wet, Y. Goegebeur & M. Osmann).
• [86] Robust and bias-corrected estimation of the probability of extreme failures sets, Sankhya A, 78, 52-86, 2016, (avec C. Dutang & Y. Goegebeur).
• [87] Bias-corrected estimation of stable tail dependence function, J. Multivariate Anal., 143, 453-466, 2016 (avec J. Beirlant, M. Escobar-Bach & Y. Goegebeur).
• [88] A local moment type estimator for an extreme quantile in regression with random covariates, Comm. Statist. Theory Methods, 46, 319-343, 2017 (avec Y. Goegebeur & M. Osmann).
• [89] Bias-corrected and robust estimation of the bivariate stable tail dependence function, TEST, 26, 284-307, 2017 (avec M. Escobar-Bach, Y. Goegebeur & A. You).
• [90] Modified marginal expected shortfall under asymptotic dependence, Biometrika, 104, 243-249, 2017 (avec J.J. Cai & V. Chavez-Demoulin).
• [91] On kernel estimation of the second order rate parameter in multivariate extreme value statistics, Statist. Probab. Lett., 128, 35-43, 2017 (avec Y. Goegebeur & J. Qin).
• [92] Inference for asymptotically independent samples of extremes, J. Multivariate Anal., 167, 114-135, 2018 (avec S. Padoan & S. Rizzelli).
• [93] Local robust estimation of the Pickands dependence function, Ann. Statist., 46, 2806-2843, 2018 (avec M. Escobar-Bach & Y. Goegebeur).
• [94] Local estimation of the conditional stable tail dependence function, Scand. J. Stat., 45, 590-617, 2018 (avec M. Escobar-Bach & Y. Goegebeur).
• [95] Extreme quantile estimation for β–mixing time series and applications, Insurance Math. Econom., 83, 59-74, 2018 (avec V. Chavez-Demoulin).
• [96] Bias-corrected estimation for conditional Pareto-type distributions with random right censoring, Extremes, 22, 459-498, 2019 (avec Y. Goegebeur & J. Qin).
• [97] Robust estimation of the Pickands dependence function under random right censoring, Insurance Math. Econom., 87, 101-114, 2019 (avec Y. Goegebeur & J. Qin).
• [98] Bias correction in conditional multivariate extremes, Electron. J. Statist., 14, 1773-1795, 2020 (avec M. Escobar-Bach & Y. Goegebeur).
• [99] Estimation of extreme conditional quantiles under a general tail first order condition, Ann. Inst. Statist. Math., 72, 915-943, 2020 (avec L. Gardes & C. Roman).
• [100] Robust nonparametric estimation of the conditional tail dependence coefficient, J. Multivariate Anal., 178, 2020 (avec Y. Goegebeur, N. K. L. Ho, J. Qin), https://doi.org/10.1016/j.jmva.2020.104607.
• [101] Extreme value estimation of the conditional risk premium in reinsurance, Insurance Math. Econom., 96, 68-80, 2021 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [102] Local robust estimation of Pareto-type tails with random right censoring, Sankhya A, 83, 70-108, 2021 (avec G. Dierckx & Y. Goegebeur).
• [103] Conditional marginal expected shortfall, Extremes, 24, 797-847, 2021 (avec Y. Goegebeur, N. K. L. Ho, J. Qin).
• [104] Measuring and comparing risks of different types, Insurance Math. Econom., 102, 1-21, 2022 (avec M. Aigner, V. Chavez-Demoulin).
• [105] Extreme-value based estimation of the conditional tail moment with application to reinsurance rating, Insurance Math. Econom., 107, 102-122, 2022 (avec Y. Goegebeur, T. Pedersen, J. Qin).
• [106] A Weissman-type estimator of the conditional marginal expected shortfall, Econometrics and Statistics, 27, 173-196, 2023 (avec Y. Goegebeur, N. K. L. Ho, J. Qin).
• [107] Robust estimation of the conditional stable tail dependence function, Ann. Inst. Statist. Math., 75, 201-231, 2023 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [108] Nonparametric estimation of conditional marginal excess moments, J. Multivariate Anal., https://doi.org/10.1016/j.jmva.2022.105121, 193, 2023 (avec Y. Goegebeur, N. K. L. Ho, J. Qin).
• [109] Conditional tail moment and reinsurance premium estimation under random right censoring, TEST, 33, 230-250, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [110] Dependent conditional tail expectation for extreme levels, Stochastic Processes and their Applications, https://doi.org/10.1016/j.spa.2024.104330, 171, Article 104330, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [111] Estimation of the conditional tail moment for Weibull-type distributions, Scandinavian Journal of Statistics, 51, 1782-1815, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [112] Estimation of marginal excess moments for Weibull-type distributions, Extremes, 27, 571-611, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [113] A conditional tail expectation type risk measure for time series, en révision, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).
• [114] Asymptotically unbiased estimator of the extreme value index under random censoring, soumis, 2024 (avec M. Bladt, Y. Goegebeur).
• [115] Marginal expected shortfall risk measure for time series, soumis, 2024 (avec Y. Goegebeur, J. Qin).

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