导读:本文包含了尾概率估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:精确大偏差,更新计数过程,破产概率,多维风险模型
尾概率估计论文文献综述
仲雪婷[1]（2018）在《重尾场合下多维相依风险模型的尾概率估计》一文中研究指出本文中,作者主要探究了多维相依风险模型在重尾场合下尾概率的渐近估计问题.主要内容包括精确大偏差和破产概率两个方面.其一,我们考虑一个m维更新风险模型,其中索赔额{X_k,k≥1}是一列独立同分布的非负随机向量,且其分量相依.其单变量边缘分布是一致变尾的,有有限的期望值.假设索赔额与索赔发生时间间隔一一对应的构成一列独立同分布的随机向量对,其中每对之间服从某个相依关系.在以上条件下得出了m维更新风险模型下的一个精确大偏差结论.其二,考虑一个m维的常利率离散时间风险模型,假设保险公司在每个时期所需要承担的净损失向量来自m个子投资组合.假设净损失的单变量属于ERV族,并且净损失向量的分量间可以是相依的,其Copula属于多维正则变尾分布族,在以上条件下得出了多维相依风险模型在重尾场合下,有限时间和无限时间的破产概率.(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-01）
胡清湉[2]（2010）在《离散GI/G/1系统等待时间的尾概率估计》一文中研究指出设计了用于估计离散GI/G/1系统等待时间尾概率渐进衰减常数的算法.由于考虑到速率矩阵的特殊结构,所得到的数值算法简洁、高效.与以单纯计算速率矩阵为目标的算法相比较,尾概率渐进衰减常数对速率矩阵不要求有很高的精度,在实际应用中,只需估计出常数的量级即可,因此可以达到快速求解的目的.同时,也对如何计算等待时间的稳态分布边界向量进行了讨论.作为计算尾概率渐进衰减常数的过程中较为重要的量,稳态分布边界向量的快速求解关系到整个算法的效率.几个数值例子表明此算法在离散GI/G/1系统中有良好效果.(本文来源于《复旦学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
张节松[3]（2008）在《维纳过程有限加权和的尾概率估计》一文中研究指出文章提出了维纳过程有限加权和形式,并对其增量的尾概率进行了估计,所得结果推广了Csrg和Révész早期的结果。(本文来源于《淮北煤炭师范学院学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
张节松[4]（2006）在《维纳过程尾概率估计不等式的推广》一文中研究指出关于Wiener过程增量的尾概率的估计不等式在讨论Wiener过程增量的性质中十分有用，像Levy连续模定理及Wiener过程增量有多大的证明都依赖于这一不等式。本文将给出了这类不等式的一个推广，并进一步扩充到了二维维纳过程的尾概率估计，期望可以进一步讨论关于Wiener过程的增量。本文共分为叁章： 第一章为引言。在这章节中，简要地介绍了Wiener过程作为随机过程中重要的一类，它与其他学科的密切联系，和关于此过程一些已经取得的重要成果，以及与本论文有关的一些工作。 第二章为准备知识。在这章节中，首先，给出了本论文所要用到的一些记号和Wiener过程在[s，t]上的加权线性组合的定义。其次，给出了本论文在证明结论中所要用到的一些重要的引理和命题。 第叁章为定理的证明。首先，讨论了在第二章中定义下的Wiener过程在加权线性组合下尾概率估计，与文献[3]中的定理1．1．1有类似的结论，但本文的结论包含了文献[3]中的定理1．1．1，d=1时就是文献[3]中的结果。其次，本论文也对二维维纳过程的情况给出了论证。本论文的两个结论是对文献[3]中的两个重要定理1．1．1和1．11．1的推广和创新。 总之，Wiener过程中的尾概率估计是研究Wiener过程的性质的基础。因此本文的两个结论对Wiener过程的增量的性质进行更深入的研究有很大帮助。(本文来源于《安徽大学》期刊2006-05-01）
卢方元[5]（2005）在《金融资产收益率尾概率估计研究》一文中研究指出在对金融资产进行投资时,投资者所关注的问题往往是金融资产收益率发生大波动的概率,简称尾概率.本文利用大偏差定理对此概率如何进行估计进行深入研究.将收益率按其尾部的分布特征分成叁类,分别对其进行研究,得到叁种不同的估计公式.本文对收益率序列存在相关性、收益率是多元随机变量情况下的尾概率估计问题也进行了分析.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2005年10期）
尾概率估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
设计了用于估计离散GI/G/1系统等待时间尾概率渐进衰减常数的算法.由于考虑到速率矩阵的特殊结构,所得到的数值算法简洁、高效.与以单纯计算速率矩阵为目标的算法相比较,尾概率渐进衰减常数对速率矩阵不要求有很高的精度,在实际应用中,只需估计出常数的量级即可,因此可以达到快速求解的目的.同时,也对如何计算等待时间的稳态分布边界向量进行了讨论.作为计算尾概率渐进衰减常数的过程中较为重要的量,稳态分布边界向量的快速求解关系到整个算法的效率.几个数值例子表明此算法在离散GI/G/1系统中有良好效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
尾概率估计论文参考文献
[1].仲雪婷.重尾场合下多维相依风险模型的尾概率估计[D].大连理工大学.2018
[2].胡清湉.离散GI/G/1系统等待时间的尾概率估计[J].复旦学报(自然科学版).2010
[3].张节松.维纳过程有限加权和的尾概率估计[J].淮北煤炭师范学院学报(自然科学版).2008
[4].张节松.维纳过程尾概率估计不等式的推广[D].安徽大学.2006
[5].卢方元.金融资产收益率尾概率估计研究[J].数学的实践与认识.2005