两类相关索赔模型下破产概率的若干结果

研究了两类相关风险模型中生存概率φ(u)的问题,将其中一个风险由一个复合Poisson过程推广到了广义复合Poisson过程,求出了索赔额分布为指数分布时生存概率的明确表达式,并研究了此模型下索赔额分布重尾时,φ(u)的一个尾等价关系.     

一类索赔时间相依的离散时间的二元风险模型的破产概率

研究一类索赔时间相依的离散时间的二元风险模型，模型中假设每次主索赔可能引起一次副索赔，而每次副索赔有可能推迟发生。通过引入辅助模型得到有限时间生存概率的递推公式，并在某些特殊情形下得到有限时间生存概率和最终破产概率的明确表达式。     

索赔为两类一般到达的保险风险问题

应用 Markov骨架过程的方法 ,研究了索赔为两类一般到达的保险风险模型 ,分别得到了破产时间与破产时刻前后资产盈余的联合分布以及破产时间的分布 .由此可计算出人们关心的一些重要指标 ,为保险公司的安全运营提供决策依据.     

马尔可夫链利率风险模型中破产赤字的分布函数及其界值

应用损失赔付额分布函数的分布类的特性，在假设随机利率服从马尔可夫链的条件下，研究了风险模型中破产时刻赤字的分布函数和界值。并且使用一个具有单调性的算子，给出了一种更实用更有效的对破产时刻赤字分布函数渐进估计的方法。     

基于GSPN方法的柔性制造系统过程模型和性能分析

应用广义随机Petri网方法,对柔性制造系统进行建模和分析,提出了控制策略和优化方法.针对柔性制造系统的离散性,对整个系统的过程模型进行分析.利用广义随机Petri网结合马尔可夫链的方法,确立了系统的配置参数,得出了系统的平均运行时间,机床的平均使用率,系统的生产率,故障概率,对系统的优化和生产效率的提高以及柔性的提高提供了理论支持.最后,通过柔性制造系统实例,对该方法进行了检验.     

基于高斯混合模型的光纤罗经误差概率分布建模

针对船用光纤罗经误差的概率分布不完全符合高斯分布的情况, 提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的光纤罗经误差概率分布函数(probability distribution function, PDF)建模方法。该方法使用多个高斯分布的线性叠加来拟合光纤罗经误差的概率分布, 并结合一种鲁棒性的期望最大化(expectation maximization, EM)算法来估计GMM中的参数。仿真分析和实测数据验证, 相比于使用单一的高斯分布, 基于所提方法建立的光纤罗经误差概率分布更加符合该导航设备误差的实际概率分布。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方...     

网络体系效能评估改进FDNA模型

网络体系(system of system, SoS)的效能评估是SoS建设和分析的重点问题。传统功能依赖网络分析(functional dependency network analysis, FDNA)方法可以展示SoS“松散耦合”特性, 但缺乏对组件系统的运行独立性、效能衰减性、拓扑规律性等特征的关注。针对此, 在考虑多态问题的基础上, 通过Markov过程分析, 推导组件系统的自主效能衰减函数与系数, 改进了传统方法中的固定参数, 求得节点的动态效能值。在界定“相关SoS”概念的基础上, 计算组件系统可靠度的重要度, 识别关键节点, 构建网络SoS效能评估函数。以五节点航天SoS为例, 演示评估过程并验证了方法的可行性。     

基于偏t分布realized GARCH模型的尾部风险估计

借助偏t分布realized GARCH模型,提出同时考虑高频和低频信息的尾部风险估计方法,分别纳入RV、RRV和BPV构成尾部风险估计的对比模型,并利用上证综指高频数据进行实证分析.实证结果表明:相比EGARCH模型,realized GARCH模型能够提供更准确的VaR和ES估计;纳入对微观结构噪声和跳跃稳健的已实现测度有助于提高VaR和ES估计的准确性;realized GARCH模型在尾部风险估计中的表现对次贷危机前和次贷危机后两个不同的样本期间稳健.     

石油价格跳跃下期货价格动态模型及实证分析

引入跳扩散过程描述石油价格的变化,在风险溢酬一定的假定下,推导出石油期货价格的动态变化模型和定价模型.通过石油期货价格数据对石油价格模型进行实证检验,发现石油价格具有两个显著特征:1)价格有明显的跳跃和均值回复特征,2)投资者对石油价格随机波动和跳跃风险要求正的风险溢酬.本文的另还利用两个期货价格序列对石油价格模型进行实证分析,它们可以用来确定风险溢酬参数,并用来分析石油价格的时间序列特征.     

跑道失效率的计算模型与计算精度分析

针对现有失效率计算模型只考虑飞机沿跑道方向起降模式的缺陷,提出了一种综合考虑飞机沿跑道方向和与跑道成一定夹角方向起降的跑道失效率计算模型.该模型利用Monte-Carlo方法,在通过数值模拟法产生子弹落点和利用随机抽样的方法生成多组与最小升降窗口等尺寸的矩形的基础上,通过判断仿真中飞机被封锁的次数来计算跑道失效率.试验结果表明：现有模型导致计算结果明显偏大,新方法更科学合理.同时, 也分析了新方法的计算精度.     

基于Gamma-SLC混合密度估计的雷达目标识别

通过分析高分辨距离像(HRRP)的统计特性,提出一种Gamma模型与基于累积量的随机学习算法(SLC)相结合,估计HRRP概率密度的新方法:Gamma-SLC方法。该方法具有Gamma分布针对性强,估计准确与SLC适应性强的优点,同时回避了二者的缺点。另外,借鉴最大熵原则的非高斯性测度,设计了一个新的评价概率密度估计效果的准则。基于外场实测数据的实验证明了Gamma-SLC方法的有效性。     

FTC of hidden Markov process with application to resource allocation in air operation

This paper investigates the feedback control of hidden Markov process(HMP) in the face of loss of some observation processes.The control action facilitates or impedes some particular transitions from an inferred current state in the attempt to maximize the probability that the HMP is driven to a desirable absorbing state.This control problem is motivated by the need for judicious resource allocation to win an air operation involving two opposing forces.The effectiveness of a receding horizon control scheme based on the inferred discrete state is examined.Tolerance to loss of sensors that help determine the state of the air operation is achieved through a decentralized scheme that estimates a continuous state from measurements of linear models with additive noise.The discrete state of the HMP is identified using three well-known detection schemes.The sub-optimal control policy based on the detected state is implemented on-line in a closed-loop,where the air operation is simulated as a stochastic process with SimEvents,and the measurement process is simulated for a range of single sensor loss rates.     

基于FDN的装备体系任务能力依赖性分析

为了深入分析装备体系内各装备系统在任务执行过程中自身性能退化对其相互依赖性的影响,并准确把握体系内各装备系统在自身性能退化和相互依赖性的双重影响下其当前效能的演变规律,对传统功能依赖网络分析(functional dependency network analysis,FDNA)方法进行了一定改进.引入自身效能退化系数...     

生猪价格波动特征及影响事件的混合分析模型与实证

探索生猪价格波动特征,特别是把握其内在波动规律、研究外部事件对其产生的影响,对于规避生猪养殖风险, 促进生猪产业的健康发展有着重要意义.在分析生猪产业规律的基础上,提出了生猪价格波动特征及影响事件的混合分析模型. 利用经验模态分解算法(EMD)对我国生猪价格进行多尺度特征分解,并对各个特征模态进行统计分析,把握生猪价格波动规律; 采用ISCC、Chow检验等结构变点分析算法对各个特征模态进行结构变点检验,将结构变点检验结果与生猪产业重要外部事件进行对比, 总结各类外部事件对生猪价格各模态特征的影响.采用全国畜牧总站等机构收集的2000年1月-2009年5月我国生猪价格数据作为样本进行实证分析, 研究结果表明我国生猪价格主要由长期趋势模态、17个月为尺度的经济周期模态、51个月为尺度的养殖周期模态, 以及短期自调周期模态等四个模态构成,其中长期趋势模态和经济周期模态为主要模态. 生猪疫情、自然灾害、政府宏观调控等外部事件只对我国生猪价格的养殖周期模态与短期自调周期模态有影响, 而对长期趋势模态、经济周期模态影响不大.