指数-伽马模型下在险价值度量的贝叶斯估计

发布时间：2017-07-04 23:16

  本文关键词：指数-伽马模型下在险价值度量的贝叶斯估计

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【摘要】：VaR风险度量在金融、保险中有重要的应用.本文建立了贝叶斯模型,在某种损失函数下研究了VaR风险度量的贝叶斯估计.证明了指数-伽马分布下贝叶斯估计的强相合性和渐近正态性,最后利用数值模拟的方法验证了不同样本容量下估计的收敛速度.
【作者单位】： 江西师范大学数学与信息科学学院;江西科技学院理科教学部;江西财经大学信息管理学院;
【关键词】： 在险价值度量 贝叶斯估计 损失函数 强相合性 渐近正态性
【基金】：国家自然科学基金(71361015) 江西省自然科学基金(20142BAB201013) 江西省教育厅基金(GJJ13217) 中国博士后面上资助(2013M540534) 特别资助(2014T70615) 江西省博士后择优项目(05ZR14046)资助
【分类号】：F842;O212.8
【正文快照】： §1.引言众所周知,高收益总是伴随高风险.风险的本质就是不确定性,由于投资组合的回报率是不确定的,因此任何投资都具有风险.概率论与数理统计就是处理这种不确定性(风险)的学科.在概率统计中,一般用随机变量来描述风险(不确定性).假定风险随机变量X具有某个概率分布(….风险

【参考文献】

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本文编号：519719