随机环境两性分枝过程的大偏差原理

在随机环境分枝过程中大偏差理论的基础上,将大偏差原理扩展到两性分枝过程,主要探讨在矩有限基础上的两性分枝过程Z_n的矩和logZ_n的大偏差问题,并对大偏差原理给出证明。     

高阶广义正规变化尾随机游动最大值的大偏差概率估计

研究了高阶广义正规变化条件下随机游动最大值的大偏差估计.假设独立同分布的随机变量的尾分布是高阶广义正规变化函数,得到了一个大偏差估计值.利用洛必达法则得到高阶广义变化条件的一个等价形式,在此等价形式下,得到由独立同分布随机变量生成的随机游动最大值的大偏差估计(V)n(x)=P{(S)n >x}的另外一个估计.     

随机和局部精细大偏差的应用

研究了在F∈SΔ,Δ=(0,T],T≤∞的条件下随机和S(T)=SUM from i=1 to N(t) ξi,t≥0中心化的局部精细大偏差结果中{h(t),t≥0}和{J(t),t≥0}的选取,并且给出了随机和的局部精细大偏差在索赔过程和再保险中的应用.     

高阶广义正规变化尾的随机游动的大偏差估计

研究高阶广义正规变化条件下随机游动的大偏差估计.假设独立同分布的随机变量的尾分布是高阶广义正规变化函数,得到一个大偏差估计.利用高阶广义正规变化条件的一个等价形式,得到由独立同分布(i.i.d)随机变量生成的随机游动的大偏差Vn(x)=P{Sn>x}的估计.     

基于投保过程的风险过程的精细大偏差

提出了一个基于投保过程的风险模型.在索赔额为重尾分布假设条件下研究了损失过程的精细大偏差.     

索赔盈余风险模型中精确大偏差

考虑了控制变化族(D族)上索赔过程与保费过程构成的索赔盈余风险模型,研究了此风险模型中带相依关系的随机变量的非随机和与随机和的尾概率渐近问题,利用求相依不同分布的随机变量的非随机和与随机和的精确大偏差方法,得到了带上延拓负相依和混合相依关系的不同分布的随机变量构成的索赔风险模型中的非随机和与随机和的精确大偏差渐近的结论,最后建立了索赔盈余风险模型中精确大偏差的渐近公式.     

负相依索赔条件下关于复合更新风险模型的精细大偏差

研究不独立、不同分布的精细大偏差问题,其中假设{Xn,n≥1}是一列负相依的随机变量序列,{Fn,n≥1}为其对应的分布函数列.在满足一定的条件下,重点解决非随机和的精细大偏差的下限问题,得到相对应的随机和的一致渐近结论,并将所得结论应用到更为实际的复合更新风险模型中,验证了其理论与实际价值.     

重尾分布S下延迟索赔风险过程的精细大偏差

讨论了一类非经典风险模型(延迟索赔风险模型)的极限性质.假设主索赔额序列和延迟索赔额序列均是同分布的重尾随机变量序列.在索赔额属于S族的条件下,利用鞅论得到了损失过程的部分和与随机和的精细大偏差.     

B—值独立随机元部分和的大偏差

本文证明了B-值独立弱收敛随机元序列部分和的大偏差的几个结果,推广了Donsker和Varadhan定理,并说明在本文的条件下,一个经典结果不再成立.     

一类测度值随机过程的大偏差原理

设｛ξ＾λ；λ∈∧｝是取值于概率空间的随机过程，在一定的条件下，证明｛ξ＾λ；λ∈∧｝满足大偏差原理。所获结果推广了Ｋｉｆｅｒ的结论。     

多元风险模型中的长尾END的精确大偏差下界

研究了多元风险模型中的服从长尾分布族及延拓负相依(END)的随机变量的和的尾概率,在给定的一些条件下,通过采用类似的求解多元独立同分布的随机变量的非随机和与随机和的精确大偏差方法,在随机变量序列中引入延拓负相依的关系,得到多元风险模型中的服从长尾分布的带有延拓负相依关系的随机变量序列的非随机和与随机和的精确大偏差下界,推广了相应的独立同分布情形下的结论。     

长尾加权相依的随机变量和的精确大偏差

研究了风险模型中的服从长尾分布的带加权相依关系的随机变量的和的尾概率,在给出一些假设条件下采用求精确大偏差的方法得到了加权的非随机和Sn和加权的随机和S(t)的两种渐近结果,推广了已存在的独立同分布条件下的相应结论.     

D族的大偏差不等式

在大偏差问题中,重点是研究重尾随机变量之和的大偏差.Ng和Tang等人(2004)将两个假设弱化成一个.该文在此条件上讨论并得到了重尾子族D族中的几个大偏差不等式.     

负相依索赔下更新风险模型的精细大偏差

研究了基于客户到来的更新风险模型,该风险模型中假设索赔额序列是负相依不同分布的重尾随机变量序列,则在索赔额服从D∩L族的条件下,得到了损失过程的精细大偏差.     

D族 END随机变量随机和的精致大偏差

重尾理赔下风险模型的精致大偏差研究是现代保险精算学中的一个重要课题。假定理赔序列为一列D族重尾END同分布随机变量序列,理赔到来过程为一与理赔序列独立的计数过程。在一定条件下,得到该风险模型在一般情形下的精致大偏差,推广了相关文献已报道的结果。     

随机环境下具有控制函数的两性分枝模型（英文）

研究了一类在随机环境下具有控制函数的一类两性分枝过程.证明了在控制函数满足适当的条件时,证明了个体平均增长率极限存在,且基于此极限,给出了该过程灭绝概率为1的充要条件.     

随机环境中强下临界分枝过程中的极限定理

通过对随机环境中伴有独立同分布的繁衍概率母函数序列分枝过程分析,求得过程在可积的假设下,其存活概率确切的渐近行为,而且证明了在Zn＞0的条件下,Zn有非退化的极限分布.     

负相依重尾索赔条件下损失过程的精细大偏差

建立了一个基于客户来到过程的风险模型,其中不同客户发生实际索赔的概率不同.假设索赔额为负相依同分布的随机变量序列,在索赔额分布属于C族的条件下,得到了损失过程的精细大偏差.     

带有随机控制函数的人口数相依的受控分枝过程

考虑了带有随机控制函数的人口数相依的受控分枝过程.在对后代分布及控制函数的适当假设下,给出了过程是否以概率1灭绝的判定准则并建立了适当的规范化序列几乎处处收敛的充分性条件.     

近临界紧邻随机游动局部时的重整化极限

Lamperti于1961年证明了在适当条件下, 半直线上一类近临界的紧邻随机游动经过重整化会弱收敛到布朗运动. 考虑过程局部时重整化的极限问题, 运用随机游动的内蕴分枝结构以及非时齐分枝过程重整化极限的结果, 证明了其局部时经过适当的重整化会收敛到布朗运动的局部时.