广义极值分布（GeneralizedExtremeValueDistribution,GEV）是一种在极值理论中广泛应用的连续概率分布，能够统一描述极值事件的三种极限分布类型（Gumbel、Frechet和Weibull）。它在金融风险管理、气象灾害预测、工程可靠性分析等领域具有重要应用。本文主要探讨广义极值分布的参数估计方法，包括极大似然估计（MLE）、概率加权矩（PWM）以及贝叶斯估计等，并分析不同方法的适用条件与估计效果。同时，结合具体实例（如极端气温、洪水峰值或金融风险数据），展示参数估计的实际操作过程，验证模型的拟合优度与预测能力，为极值问题的建模与分析提供参考。
