导读:本文包含了尾概率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:概率,变量,渐近,模型,过程,广义,偏差。
尾概率论文文献综述
李明,吴波[1]（2019）在《基于截尾概率分布的基坑突涌模糊可靠度分析》一文中研究指出岩土工程可靠度分析中,计算参数具有随机性,稳定性评价具有模糊性。传统的Monte Carlo模拟方法计算可靠度时,往往假定参数概率分布在正负无穷之间分布,与真实情况不符,而且其计算效率也往往较低。规范推荐的基坑突涌验算公式,计算结果往往偏于保守。引入截尾概率分布的确定方法,对参数概率分布进行截尾处理;提出拉丁超立方抽样与最大熵原理结合来确定结构响应概率分布的方法,并将其与模糊可靠度原理结合,构建了基于抽样模拟的模糊可靠度计算模型;推荐了考虑土体抗剪强度的突涌验算公式。将所提方法应用于某深基坑工程突涌分析中,其结果表明,基于截尾分布的抽样可以有效避免参数抽样值为负数的情况,所提计算模型效率明显优于传统的Monte Carlo模拟方法,模糊可靠度的计算结果比经典可靠度更符合工程实际情况。(本文来源于《地下空间与工程学报》期刊2019年01期）
张婷,李峰,杨洋,林金官[2]（2019）在《广义负相依重尾随机变量和及其最大值尾概率的渐近性》一文中研究指出假设X_1,X_2…,X_n是一列具有广义负相依结构的随机变量(r.v.s.),分别具有分布F_1,F_2,...,F_n.假设S_n:=X_1+X_2+…+X_n.本文分别在叁类重尾分布族下得到了如下量之间的渐近关系:P(S_n>x),P(max{X_1,X_2,…,x_n}>x), P(max{S_1, S_2,…,S_n}> X)和(?)P(X_k> x).在此基础上,本文还探讨了随机加权和最大值尾概率的渐近性质,并运用蒙特卡洛(CMC)数值模拟验证了其有效性.最后,本文将得到的主要结果应用到了一个带有保险风险与金融风险的离散时间风险模型,得到了有限时间破产概率的渐近性.(本文来源于《应用概率统计》期刊2019年01期）
耿冰振[3]（2019）在《基于两类相依结构下重尾风险模型的尾概率渐近估计》一文中研究指出在保险精算中,风险理论一直都是热门话题,而其中一个重要的问题是关于破产概率的渐近估计.事实上,破产概率的估计就是对其尾概率的研究.本文主要考虑主索赔属于重尾分布且存在不同相依结构下的尾概率渐近估计.第一,考虑带有常数利息力非标准更新模型,其中主索赔变量满足CLWD(条件线性广相依),索赔到来时间间隔独立同分布,当主索赔属于D∩(?)(控制变化尾分布交长尾分布)族时,得到模型的折现聚合索赔过程的尾概率的局部一致渐近估计,特别当主索赔属于C(一致变化尾分布)族时,得到模型的折现聚合索赔过程的尾概率的全局一致渐近估计.第二,考虑主索赔变量满足一类广相依结构且分布属于S(次指数分布)族时,另一个随机变量非负任意相依且有界,得到随机加权部分和的尾概率渐近估计,特别当主索赔变量属于C族时,得到随机加权无穷和的尾概率渐近估计.最后将上述结果应用于带有金融风险和保险风险离散风险模型,得到模型有限时刻的破产概率渐近估计.(本文来源于《安徽大学》期刊2019-02-01）
仲雪婷[4]（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）
吕一达[5]（2017）在《相依风险模型尾概率的渐近性态》一文中研究指出本文研究了相依风险模型尾概率的渐近性态问题,主要内容包括以下几个方面.第一章,简要介绍了重尾分布族和Copula函数的基本概念及其性质.第二章,考虑了额度-依赖的更新风险模型,在这一模型中,索赔额与索赔发生的时间间隔构成一列独立同分布的随机变量对.每对随机变量的相依结构由给定的索赔额充分大的条件下索赔时间间隔的条件分布所决定.研究了该额度-依赖的更新风险模型有限时间破产概率的渐近性态.第叁章,研究了二维风险模型的随机加权和极大值尾概率的渐近性态问题,得到了随机加权和(?)及其极大值(?)的尾概率的渐近估计.其中(?)是一列独立同分布随机向量,边际分布函数均属于ERV族,分量间相依.(?)是一列非负随机向量序列,其中(?)与(?)相互独立,且与(?)相互独立,(?)序列内部允许存在任意的相依结构.(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-04-01）
崔召磊,王岳宝,于长俊[6]（2017）在《Lévy过程与更新过程的相依和的尾概率的渐近性》一文中研究指出给出了一类Lévy过程与更新过程和的尾概率的渐近性,这两个过程满足一种可以包含部分正相关和负相关的非常宽泛的相依结构.在此基础上针对一些特殊情形,讨论了这些相依和的最大值的尾概率的渐近性.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
陈丽莹[7]（2017）在《带有随机权重的BUTI的尾概率》一文中研究指出研究长尾上不同分布的带有随机权重的BUTI的随机变量和的尾概率,得到了带有随机权重的部分和的尾概率的极限结论,推广了已有的相应结论.(本文来源于《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》期刊2017年01期）
周凌,李艳辉[8]（2017）在《基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法》一文中研究指出针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显着提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。(本文来源于《航空学报》期刊2017年01期）
唐风琴,白建明[9]（2016）在《重尾相依随机变量的随机加权和尾概率的渐近估计（英文）》一文中研究指出令{X_k;k≥1}为一列实值随机变量,{θ_k;k≥1}为另一列与之独立的随机变量序列.假设{X_k;k≥1}为两两广义负象限相依且服从重尾分布,在{θ_k;k≥1}独立和相依条件下,本文得到了一些渐近估计.(本文来源于《应用概率统计》期刊2016年02期）
胡怡玉[10]（2016）在《相依结构下重尾增量随机加权和的尾概率渐近性态及其应用》一文中研究指出近年来,自然界中的极端事件时有发生.例如,2004年的印度洋海啸,2005年的Katrina飓风,2008年的汶川大地震,2010年的海地地震,2010年的智利地震,2015年的美国洪水等.这些极端事件往往会给保险公司带来巨额理赔.虽然它们发生的概率很小,但往往只要发生就会给保险公司带来非常大的冲击,甚至导致公司破产.历史数据表明,经典的轻尾分布用于刻画这种极端理赔存在着明显的偏差.应用概率学者研究表明,重尾分布适合这一要求.因此,近年来,有关重尾理赔下的风险模型的研究受到越来越多的人的关注,成为保险精算的一个研究热点.随机加权和模型是保险精算学中的一个最基本的模型,其尾概率研究可用于估计公司的破产概率.因此,随机加权和及其最大值的尾概率研究在应用概率论和保险精算领域备受关注.在重尾场合下,该研究主要表现为刻画随机加权和及其最大值的尾概率渐近性态.本文主要研究一类广泛相依结构下重尾随机加权和及其最大值的尾概率渐近性态及其在风险管理中的应用.本文主要内容包括以下两个方面：其一,设风险变量序列满足一类广泛的相依结构,且风险变量属于控制变化尾时,而假设权与风险变量之间相互独立,在对随机权重的右尾加一些微弱的限制条件下,得到随机加权和及其最大值的尾概率的渐近上下界.在此基础上,进一步假定风险变量为长尾分布与次指数分布时,证明了两个风险变量随机加权和及其最大值的尾概率渐近等价式,本质改进了Cheng(2014)[8]和Yang(2014)[34]中相应的结果.其二,考虑金融风险模型,假设损失变量为正则变化随机变量时,折现因子变量与损失变量之间满足一类广泛的相依结构,讨论该模型的风险度量指标CTE,在一定条件下,得到了CTE的渐进等价式,推广了Yang(2015)[35]中的结果.(本文来源于《安徽大学》期刊2016-04-01）
尾概率论文开题报告
（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：
假设X_1,X_2…,X_n是一列具有广义负相依结构的随机变量(r.v.s.),分别具有分布F_1,F_2,...,F_n.假设S_n:=X_1+X_2+…+X_n.本文分别在叁类重尾分布族下得到了如下量之间的渐近关系:P(S_n>x),P(max{X_1,X_2,…,x_n}>x), P(max{S_1, S_2,…,S_n}> X)和(?)P(X_k> x).在此基础上,本文还探讨了随机加权和最大值尾概率的渐近性质,并运用蒙特卡洛(CMC)数值模拟验证了其有效性.最后,本文将得到的主要结果应用到了一个带有保险风险与金融风险的离散时间风险模型,得到了有限时间破产概率的渐近性.
（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。
尾概率论文参考文献
[1].李明,吴波.基于截尾概率分布的基坑突涌模糊可靠度分析[J].地下空间与工程学报.2019
[2].张婷,李峰,杨洋,林金官.广义负相依重尾随机变量和及其最大值尾概率的渐近性[J].应用概率统计.2019
[3].耿冰振.基于两类相依结构下重尾风险模型的尾概率渐近估计[D].安徽大学.2019
[4].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
[5].吕一达.相依风险模型尾概率的渐近性态[D].大连理工大学.2017
[6].崔召磊,王岳宝,于长俊.Lévy过程与更新过程的相依和的尾概率的渐近性[J].西南师范大学学报(自然科学版).2017
[7].陈丽莹.带有随机权重的BUTI的尾概率[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版).2017
[8].周凌,李艳辉.基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法[J].航空学报.2017
[9].唐风琴,白建明.重尾相依随机变量的随机加权和尾概率的渐近估计（英文）[J].应用概率统计.2016
[10].胡怡玉.相依结构下重尾增量随机加权和的尾概率渐近性态及其应用[D].安徽大学.2016
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