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.     

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.     

正规变化尾分布下破产概率的二阶展开式

考虑在经典风险模型中,假设索赔分布函数尾部是正规变化函数,首先求出正规变化函数n重卷积尾部的二阶展开式,再利用著名的Beekman卷积公式,得到破产概率的二阶展开式．从而使保险公司更清楚地了解自己的偿付能力．     

广义分位数的渐近性质

Bellini等人提出了广义分位数并研究了其基本性质，特别针对重尾分布分析了期望分位数与一般分位数的渐近关系.本文在假设广义分位数为正规变化函数的基础上，研究广义分位数与一般分位数的渐近关系.     

重尾分布情形下一类破产概率的研究

讨论索赔量的分布为一类重尾分布,研究了在发生索赔次数与收取保费次数不独立的情形下,保险公司发生破产的概率分布.通过正规变化函数的Potter界,先给出特殊模型下保险公司发生破产的概率分布的界,进而得出一般模型下保险公司发生破产的概率分布的极限表达式.     

随机时间内破产概率的弱渐近性

在索赔额为负相协随机变量列,有共同分布F属于控制变化尾分布族及长尾分布族的假设下,本文研究了随机时间内破产概率的弱渐近性．     

重尾分布的若干性质

重尾分布在随机网络理论和保险风险理论中有广泛应用．本文结合上述两部分内容研究了重尾分布的若干性质，给出了重尾分布的判定条件．     

一类分布之大分位数及尾端点之估计

x1,x2,……,xn为独立同分布序列，公共分布函数F(x)属于吸引场Gy(y∈R)之一．在一定的条件下，给出了F(X)的大分位数估计量及其渐近分布．当y＜0时，在二阶正规变化条件下给出F(x)的尾端点的估计量及其渐近分布．两种情形下均可得到对应参数的渐近置信区间．     

正规变化重尾分布尾部指数的Crovella估计的强相合性

正规变化重尾分布的尾部指数的估计方法有很多种,但都不同程度地存在一定的局限性.为此,Crovella提出了一种从标度特征方面来估计尾部指数的方法,该方法易于应用,估计结果也比较准确.本文在阐述了该估计方法的具体步骤后,给出了相应的估计量,并证明了该估计量具有强相合性.     

带负相依控制变化尾的双边随机变量和的精致大偏差

得到了带负相依双边控制变化尾分布的随机变量的和的精致大偏差结果,把Tang关于E和Wang等关于NAr．v．s的结果分别推广到D和NDr．v.s．     

重尾分布尾指数估计研究进展

气象、水文、环境、电信、保险、金融等许多领域的数据不满足正态分布假设,而是具有尖峰、重尾特征.过去三十多年间,针对重尾分布及尾指数估计的研究得到了长足发展.文章回顾了冲击正态性假设的重尾分布的发现过程,描述了重尾分布的定义,极值理论及正则变换条件,并从研究内容的阶段特征、研究方法的不同类型总结、归纳、评述了各类尾指数估计方法及重尾阈值选取方法,最后就这些估计方法的不足和应用局限性以及如何改进和深化重尾指数的估计问题作了展望.     

固定秩次序统计量的全变差收敛速度

在V′是二阶正规变化函数的条件下给出固定秩次序统计量分布函数的全变差收敛速度,特别地,也得到了最大值分布的全变差收敛速度。     

极值和的分布的渐近正态展开

在二阶广义正规变换条件下,分别给出了当γ<1/3, γ=1/3及1/3<γ<1/2时的极值和的分布函数渐近正态展开式。     

潜体在不同浪向的双色波中受到的二阶慢漂力

为了采用谱分析方法预报海洋结构和船舶在随机海浪中所受的二阶波浪力,必须先求得海洋结构物和船舶在任意单色波和双色波中受到的二阶波浪力,本文基于严格的量级分析,对有航速的细长体（浮体或潜体）,建立由不同浪向双色波作用在细长体上产生的二阶波浪力的切片理论;并考察了不同浪向的双色波作用在椭球体上产生的慢漂力及其在不同的频率以及浪向角组合下的变化规律。     

时间序列"肥尾"现象的统计检验

经验表明高频时间序列的分布常是“肥尾”型的,而非传统建模中的“薄尾”型的正态分布．为体现“肥尾”现象,ARCH类模型广泛应用于金融时间序列的建模中．使用极值理论和极值指数估计量的性质,在大样本的情况下得到序列分布“肥尾”现象的检验方法、     

一类位置不变重尾指数估计的渐进性质

基于统计量Mn(α)(k0,k),提出一类新的位置不变重尾指数估计,并在极值理论一,二阶正则变化条件下,研究了其相合性与渐进正态性.     

互补变分原理及其在微扰理论近似中的应用

本文以正则变分和线性变分函数为基础,对互补变分原理作了论证,推导出二阶能量修正的上界和不受任务条件限制的下界,并对具体计算方法作了详细研究。得出互补变分原理和微扰理论近似中应用所求氢原子的极化率结果,比一般的变分法和微扰法所得结果更接近于实验值。并指出这一理论可以推广应用到激发态或处理高阶修正问题。     

M-Copula-GARCH-t模型在股指期货风险管理中的应用

本文考虑到金融资产收益率这一时间序列的方差时变特性和尖峰厚尾的分布特征,所以使用GARCH-t模型来描述这一现象;同时为了分析包括股指期货在内的投资组合各项资产之间的相关结构,采用了不限制边缘分布的Copula方法,并最终提出了M-Copula-GARCH-t模型用以度量包括股指期货在内的投资组合各项资产之间的相关性,验证了Copula方法,特别是M-Copula方法在度量结果和拟合效果上,具有较高的精确性.     

多元Log-PH分布的CTE风险度量

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。