基于交叉熵的重尾分布极端事件模拟

发布时间：2017-12-02 21:06

  本文关键词：基于交叉熵的重尾分布极端事件模拟

  更多相关文章： 极端事件 重要抽样 重尾分布 交叉熵

【摘要】：极端事件指发生概率非常小的事件,比如地震、保险破产、系统失效等。极端事件一旦发生,往往会造成比较严重的后果。估计极端事件的概率有着重要的现实意义。重要抽样是估计极端事件概率的一种方法,它克服了一般蒙特卡罗模拟在估计极端事件概率时的缺点。重尾分布是广泛应用于各类风险估计的一类分布。最小交叉熵方法是估计最优重要抽样参数有效的方法,它通过最小化重要抽样分布与零方差分布之间的交叉熵距离来减小估计的方差。本文运用了两种最小交叉熵方法,多层交叉熵方法和极大似然交叉熵方法来估计两种重尾分布,对数正态分布和对数Gamma分布情形下的极端事件概率,结果表明基于最小交叉熵的重要抽样优于一般蒙特卡罗模拟。
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F840

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1 本报评论员 李杏;重视极端事件后面的信号[N];长江日报;2012年

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3 世界气象组织秘书长 奥巴西;降低对天气和气候极端事件的脆弱性[N];中国气象报;2002年

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6 中国气象局局长秦大河;关注极端事件应对灾害袭击[N];科技日报;2002年

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本文编号：1246258