导读:本文包含了精致大偏差论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:回归,相依,复合更新风险模型,重尾理赔
精致大偏差论文文献综述
周之寒,陈岑,何基娇,汪世界[1]（2016）在《回归型理赔额相依复合更新风险模型精致大偏差》一文中研究指出首先引入回归型理赔额相依复合更新风险模型,在此基础上,假定理赔为D族重尾随机变量,在一定条件下得到了该风险模型的精致大偏差.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2016年11期）
熊文真,沈雪梅,李红娟[2]（2016）在《常利率风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差》一文中研究指出考虑了一种相依风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差问题,借助正则变换和宽相依的性质得到了带常利率的相依风险模型中贴现理赔额和的尾概率的渐进等价式。该结果可用于零利率风险模型中的精致大偏差问题的求解。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2016年06期）
何基娇[3]（2016）在《重尾理赔下两个非标准更新风险模型的精致大偏差》一文中研究指出重尾分析是极值理论的分支之一,可以广泛的应用于保险风险管理中.由于近年来极端事件频频发生,例如飓风,地震,金融危机等.这样的极端事件一旦发生就会造成巨大的损失,甚至导致保险公司直接破产.应用概率学者研究表明,重尾分布在风险理论中可以用来刻画这种极端事件带来的巨灾风险.同样也广泛应用于保险,金融数学以及排队理论中.重尾理赔下随机变量和的精致大偏差是重尾分布研究中一个非常重要的间题,它的研究成果可以用于估计保险公司破产概率.经典的精致大偏差研究参见Heyde(1967a),Heyde(1968)以及Nagaev(1969)等.但这些结果都是基于理赔变量相互独立的情况.考虑到在理赔实际中广泛存在的各种相依性,近年来,关于精致大偏差的研究结果层出不穷.可以参见Chen和Zhang(2007), Liu(2009),以及Wang和、Wang(2013)等.其中,Liu(2009)证明了一致变化尾下END序列确定和的精致大偏差,Wang和Wang(2013)证明了一致变化尾下END随机变量随机和的精致大偏差.在前人工作的基础上,本文主要考虑两个非标准的更新风险模型,在假定理赔变量序列满足一定相依结构时,得到了重尾场合下随机变量和的精致大偏差,主要结果包括以下两个方面：其一,假定{凰,κ≥1}为一列同分布实值END随机变量序列,且{N(t),t≥0}是一列与{Xk,k≥1}相互独立的非负整数值计数过程.考虑随机和其中c为任意实数,并且满足下文给出的假设A和假设B的条件,得到了本文的主要结果定理2.1,即D族END随机变量随机和的精致大偏差.定理2.1推广了Liu (2009)和Wang和Wang(2013)的结果.其二,假定{Xk,κ≥1}表示理赔变量序列,{θ,κ≥1}为理赔时间间隔序列,{(Xk,θk),κ≥1}为一列独立同分布的随机向量((Xk,θk)之间存在相依结构).{Zn,n≥1}为一列取正整数值的随机变量,表示第n次理赔发生时实际理赔次数.假定{Zn,n≥1}与{(Xk,θk),κ≥1}相互独立.分别定义为更新计数过程和复合更新计数过程.复合更新风险模型为在假设该模型满足假设3的条件下,该风险模型变为回归型size-dependent复合更新风险模型.考虑该风险模型,得到了本文的主要结果定理3.1,即回归型size-dependent复合更新风险模型的精致大偏差.定理3.1推广了Bi和Zhang(2013)的结果.(本文来源于《安徽大学》期刊2016-04-01）
何基娇,胡怡玉,周之寒[4]（2015）在《D族END随机变量随机和的精致大偏差》一文中研究指出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。(本文来源于《安庆师范学院学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
胡怡玉,何基娇,周之寒[5]（2014）在《控制变换尾下END序列随机和的广义精致大偏差》一文中研究指出重尾场合下随机变量随机和的精致大偏差是现代金融保险学中一项重要研究课题.假定理赔序列为一列END同分布随机变量序列,带控制变换尾,理赔到来过程为一般计数过程,且与理赔序列相互独立,在更弱的条件下,将文献[5]等中所做的一致变换尾上的广义精致大偏差推广到控制变换尾上,得到相应的偏离均值的大偏差结果.(本文来源于《昆明学院学报》期刊2014年06期）
张秋营[6]（2014）在《随机和的局部精致大偏差和中偏差》一文中研究指出众所周知,大偏差和中偏差理论是概率论中研究的热点问题之一.长期以来众多学者把注意力集中在全局偏差的研究上,并且取得了丰硕成果.然而关于局部偏差的研究,许多已有结论只对特殊类型的随机变量成立.如Doney(1989)、Baltrunas(1996)、Lin(2008)等研究了整值随机变量局部精致大偏差;Yang等(2010)、李亚伟(2011)研究了绝对连续随机变量部分和的局部精致大偏差.近期,李明花(2012)得到了一般随机变量部分和的局部精致大偏差及中偏差.本文进一步讨论了一般随机变量随机和的局部精致大偏差及中偏差.我们得到了随机和的局部精致大偏差及中偏差的一些结果.首先,我们借鉴了全局精致大偏差的研究思路,在李明花(2012)的基础上讨论了随机和的局部精致大偏差,所得结论包含了全局的情形.其次,类似于Gao(2007)、刘莉(2010)对于全局中偏差的讨论,本文探究了部分和的局部精致中偏差,并且将相关结论推广到了随机和的情形.最后,我们利用已得到的随机和的局部精致大偏差的结果,讨论了两个风险模型的渐近性.(本文来源于《苏州大学》期刊2014-05-01）
陈洋[7]（2013）在《带有重尾分布的宽相依随机变量的随机加权和的精致大偏差》一文中研究指出研究了同分布宽相依随机变量的随机加权和的精致大偏差,所考虑的宽相依不但包括一些负相依随机变量,还包含一些正相依以及其他相依随机变量。当随机变量的共同的分布F属于一致变换尾分布族时,得到了一个精致大偏差的估计,此结果推广了文献[1]的相应结果。(本文来源于《苏州科技学院学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
何伟[8]（2012）在《非负、相依随机变量和的精致大偏差的渐近下界》一文中研究指出众所周知,偏差理论是概率论中研究的热点问题之一,长期以来受到众多学者的关注,并取得了丰富的成果.在这篇文章里,我们在Konstantinides和Loukissas(2011)的工作的基础上,研究了在更弱的条件下非负随机变量的非随机和及随机和的精致大偏差的一些渐近下界.所得到的结果被用于导出一个多险种模型的精致大偏差的渐近下界,所有这些我们得到的结果都从本质上推广并改善了某些相关的结论.(本文来源于《苏州大学》期刊2012-04-01）
李明花[9]（2012）在《局部精致大偏差及随机和的局部渐近性》一文中研究指出本文得到了部分和局部精致大偏差的一些结果.我们注意到：现有的许多结果,是在对随机变量的类型施加了一定的限制条件下得到的,这使得这些结果在应用中受到了较大限制.本文不再区分随机变量的类型,得到的结果包含了Doney (1989、Baltru-nas (1996、Lin (2008)和Yang等(2010)等的结果;并且在随机变量为绝对连续或整值的条件下,我们的条件要稍弱于上述结果的条件.此外,我们还讨论了随机变量均值为无限时的情况.另一方面,我们利用已得到的局部精致大偏差的结果,建立了局部版本下的部分和不等式,得到了具有重尾随机项数随机和尾概率的局部渐近结果.所得结果类似于Denisov等(2010)定理1(非局部版本).特别地,在均值无限的情况下,我们得到的非局部版本的结果也是新的.此外,若分布F有密度函数f,我们对f∈OR和F(x+△)∈(?)R、以及f和F(x+△)上下Matuszewska指数之间的关系等进行了讨论,给出了一些相关性质.(本文来源于《苏州大学》期刊2012-04-01）
汪世界,王伟,王文胜[10]（2011）在《一类负相伴随机阵列部分和的精致大偏差(英文)》一文中研究指出本文在一些适当的条件下得到了多风险模型中负相伴随机阵列的精致大偏差, 推广了一些已知的结果,同时表明在多风险模型中负相伴结构对精致大偏差同样不具有敏感性.(本文来源于《应用概率统计》期刊2011年03期）
精致大偏差论文开题报告
（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：
考虑了一种相依风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差问题,借助正则变换和宽相依的性质得到了带常利率的相依风险模型中贴现理赔额和的尾概率的渐进等价式。该结果可用于零利率风险模型中的精致大偏差问题的求解。
（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。
精致大偏差论文参考文献
[1].周之寒,陈岑,何基娇,汪世界.回归型理赔额相依复合更新风险模型精致大偏差[J].中国科学技术大学学报.2016
[2].熊文真,沈雪梅,李红娟.常利率风险模型中贴现理赔额和的精致大偏差[J].新乡学院学报.2016
[3].何基娇.重尾理赔下两个非标准更新风险模型的精致大偏差[D].安徽大学.2016
[4].何基娇,胡怡玉,周之寒.D族END随机变量随机和的精致大偏差[J].安庆师范学院学报(自然科学版).2015
[5].胡怡玉,何基娇,周之寒.控制变换尾下END序列随机和的广义精致大偏差[J].昆明学院学报.2014
[6].张秋营.随机和的局部精致大偏差和中偏差[D].苏州大学.2014
[7].陈洋.带有重尾分布的宽相依随机变量的随机加权和的精致大偏差[J].苏州科技学院学报(自然科学版).2013
[8].何伟.非负、相依随机变量和的精致大偏差的渐近下界[D].苏州大学.2012
[9].李明花.局部精致大偏差及随机和的局部渐近性[D].苏州大学.2012
[10].汪世界,王伟,王文胜.一类负相伴随机阵列部分和的精致大偏差(英文)[J].应用概率统计.2011