本期目录

2016年, 第32卷, 第2期 刊出日期:2016-04-30
  

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    学术论文
  • 唐风琴, 白建明
    应用概率统计. 2016, 32(2): 111-120.
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    为一列实值随机变量,
    为另一列与之独立的随机变量序列.
    假设为两两广义负象限相依且服从重尾分布,
    独立和相依条件下, 本文得到了一些渐近估计.

  • 王雅实, 王选鹤, 王子悦
    应用概率统计. 2016, 32(2): 121-131.
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    本文基于EM算法, 对于II型混合删失数据,
    分别在Gamma和正态寿命分布族下进行了参数估计, 并且推导了协防差矩阵.
    最后给出了几个很好的数值例子, 对本文的结论进行了诠释.

  • 沈新娣, 丁帮俊
    应用概率统计. 2016, 32(2): 132-146.
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    本文研究Pareto分布在逐步II型区间删失的情形下参数的估计和性质,
    给出了参数的极大似然估计及其Newton-Raphson求解算法,
    并证明了在一定条件下极大似然估计的相合性及渐近正态性.

  • 杨鹏
    应用概率统计. 2016, 32(2): 147-156.
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    本文在通货膨胀影响下, 研究了具有再保险和投资的随机微分博弈.
    保险公司选择一个策略最小化终值财富的方差, 而金融市场作为博弈的``虚拟手''选择
    一个概率测度所代表的经济``环境''最大化保险公司考虑的最小化终值财富的方差.
    通过保险公司和金融市场之间的这种双重博弈得到最优的投资组合.
    进行投资时考虑了通货膨胀的影响, 通货膨胀的处理方式为:
    首先考虑通货膨胀对风险资产进行折算, 然后再构造财富过程.
    通过把原先的基于均值--方差准则的随机微分博弈转化为无限制情况,
    应用线性--二次控制理论得到了无限制情况下最优再保险、投资、市场策略和有效边界的显式解;
    进而得到了原基于均值--方差准则的随机微分博弈的最优再保险、投资、市场策略和有效边界的显式解.

  • 夏业茂, 刘应安
    应用概率统计. 2016, 32(2): 157-183.
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    为了解决多元数据的异质性, 对因子分析模型建立了贝叶斯半参数程序.
    方法依赖于有限混合分布空间上先验分布的使用. 分块吉布斯抽样器用以进行后验分析.
    测度和贝叶斯因子给出模型比较. 基于广义加权中国餐馆算法,
    给出了半参数模型下数据似然的计算. 经验结果显示了方法的有效性.

  • 范锡良, 李芳, 祝东进
    应用概率统计. 2016, 32(2): 184-200.
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    本文给出了由Levy过程驱动的反射型倒向随机
    微分方程解的存在唯一性, 其中反射壁是右连左极且跳跃是任意的.
    为了证明上述结论,
    我们建立了由Levy过程驱动的倒向随机微分方程的单调极限定理.

  • 俞雪梨, 郝瑞丽
    应用概率统计. 2016, 32(2): 201-219.
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    传统的准备金方法都是基于聚合数据的,
    聚合数据是个体数据的简单汇总, 他们丢失了许多有用信息,
    影响了准备金预测的准确性. 为了准确预测准备金,
    精算学研究者发展了基于标值Poisson过程的个体索赔模型.
    然而索赔的发生使用Poisson过程来刻画往往与现实情况不符,
    因此本文提出了一个基于标值Cox过程的个体索赔模型,
    并研究了此模型下的准备金预测方法.
    本文的模型和传统的聚合索赔模型相比, 使用了更为完整的信息,
    和已经存在的标值Poisson个体索赔模型相比,
    由于Cox过程中随机强度的引入, 使得模型有了更强的现实刻画能力.
    这些都将使得准备金的预测更为准确.

  • 概率统计资深学者传略
  • 戴永隆
    应用概率统计. 2016, 32(2): 220-220.
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