重尾场合下多维相依风险模型的尾概率估计

发布时间：2020-06-02 17:42

【摘要】：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.
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F840;F224

【参考文献】

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1 Jinghai FENG;Panpan ZHAO;Libin JIAO;;Local Precise Large Deviations for Independent Sums in Multi-Risk Model[J];Journal of Mathematical Research with Applications;2014年02期

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本文编号：2693534