宽象限相依重尾随机变量和的精细大偏差

发布时间：2017-03-30 11:12

  本文关键词：宽象限相依重尾随机变量和的精细大偏差，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自从1960's和1970's的C.C.Heyde, A.V.Nagaev和S.V.Nagaev的开创性的工作以来,重尾随机变量和的精细大偏差概率已经被很多人广泛研究,但大多数研究都是在独立的条件下研究随机变量。在本文中,我们建立保险中的复合风险模型,其中所有的索赔构成WOD(宽象限相依)随机矩阵。研究WOD结构的相依复合风险模型的非随机和与随机和的精细大偏差,以及一致变化性。所得到的结果,是对Wang和Wang (2007), Liu (2009), Chen et al.(2011), Wang和Wang(2013)的延伸。本文内容安排如下：第一部分,将介绍一些基础知识和预备引理,对本文涉及的一些相关知识进行简单介绍,同时为结论证明给出理论依据。第二部分,先后给出二维和多维非随机和的精细大偏差结论和证明过程。第三部分,先后给出二维和多维随机和的精细大偏差结论和证明过程。第四部分,通过数值模拟,支持定理结论。最后,第五部分对本文进行总结和展望。
【关键词】：一致变化 宽象限相依 大偏差 复合风险模型 随机矩阵
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C81
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 绪论7-17
• 1.1 背景介绍7-11
• 1.2 重要引理11-17
• 2 非随机和的精细大偏差17-23
• 2.1 二维非随机和的精细大偏差17-19
• 2.2 多维非随机和的精细大偏差19-23
• 3 随机和的精细大偏差23-27
• 3.1 二维随机和的精细大偏差23-25
• 3.2 多维随机和的精细大偏差25-27
• 4 数值模拟27-33
• 4.1 二维非随机和的精细大偏差模拟结果27-30
• 4.2 二维随机和的精细大偏差模拟结果30-33
• 结论33-35
• 参考文献35-39
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况39-41
• 致谢41-43

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本文编号：276974