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概率极限理论是概率论的主要分支之一,是概率统计学科中非常重要的理论基础;经典的极限理论是以独立随机变量为主要研究对象,但实际大部分随机变量是非独立的,负相关随机变量序列就是相依随机变量序列中的一类典型且应用广泛的随机变量序列,针对负相关随机变量加权和序列的极限问题,应用负相关序列、截尾和矩不等式等知识,推广了负相关随机变量加权和的矩完全收敛性,并给出了一个NA随机变量完全矩收敛的线性过程,所得结果改进了的相应结果。 相似文献
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对连续时间Markov链的一元PH分布研究作了推广。根据Ramaswami提出的连续时间Markov链的一元Log-PH分布的概念,对一元Log-PH分布进行k阶矩,Laplace变换,Kronecker运算等基本性质的研究。结合Assaf D[5]提出的连续时间Markov链的二元PH分布,推导出相应的二元Log-PH分布的分布函数,密度函数,k阶矩和Laplace变换。 相似文献
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考虑索赔额与等待时间具有广义FGM相依结构的复合泊松过程,在求得总索赔额的矩母函数后,对零利息力和非零利息力下的净保费进行研究,最终得到Esscher定价泛函的表达式。 相似文献
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CTE风险度量是一种关于重尾分布考虑了分位点以上部分平均损失的重要的度量方法。从一元Log-PH分布和多元PH分布的CTE风险度量研究,推广到多元Log-PH分布的CTE风险度量。结合文献[7]给出的次序统计量方法,运用多元Log-PH分布的Markov链性质,求解出多元Log-PH分布的CTE风险度量表达式。 相似文献
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