风险模型中重尾随机变量和的若干大偏差结果

进一步研究随机变量部分和与随机和的大偏差,其中S(n)=∑ni=1Xi,S(t)=∑N(t)i=1Xi(t>0).{Xn,n≥1}是一个独立同分布的随机变量(未必是非负的)序列具有共同的分布F(定义于R上)和有限期望μ=EX1.{N(t),t≥0}是一个非负的整数值的随机变量的更新计数过程且与{Xn,n≥1}相互独立.本文在假定F∈C条件下,进一步推广并改进了由Klüppelberg等和Kaiw等人给出的一些大偏差结果.这些结果可应用到某些金融保险方面的一些特定的问题中去.     

重尾随机变量和的大偏差

This paper is a further investigation of large deviations for sums of random variables S_n=sum form i=1 to n X_i and S(t)=sum form i=1 to N(t) X_i,(t≥0), where {X_n,n≥1) are independent identically distribution and non-negative random variables, and {N(t),t≥0} is a counting process of non-negative integer-valued random variables, independent of {X_n,n≥1}. In this paper, under the suppose F∈G, which is a bigger heavy-tailed class than C, proved large deviation results for sums of random variables.     

特殊重尾随机变量随机和的大偏差

文献[1]对于一些经典重尾随机变量的随机和大偏差作了有意义的讨论,本文则讨论了另外一些同样有用的重尾随机和的大偏差.     

关于重尾随机和大偏差的一个注记

设｛Xκ,κ≥1｝为一列独立同分布的非随机变量,且具有共同的分布函数F。记Sn为序列｛Xκ,κ≥1｝的前n项部分和。在F属于ERV分布族的假定下,文中证明了关于随机和SN(t)的随机中心化的精细大偏差结果。这里N（t）为一个与｛Xκ,κ≥1｝独立的非负整数值的随机过程。     

独立重尾随机变量随机和的大偏差估计

本文研究了一类独立重尾随机变量随机和S（t)∧=∑k=1^N(t)Xk,t≥0的大偏差概率，其中{N(t),t≥0}是一放大晨负整数值随机变量；{Xn,n≥1}是非负，独立随机变量序列，并与{N(t),t≥０}独立。本文的结果将{Xn,n≥１}为独立同分布情形推广到了独立不同分布情形。     

对于复合更新模型重尾随机和的大偏差结果的一个改进

本文在一个相对较弱的假设之下，得到了复合更新风险模型中重尾随机和的精确大偏差等价式，该结果对文[1]中的结果进行了改进。     

多维风险模型中独立和的局部大偏差

In this paper, we study the case of independent sums in multi-risk model. Assume that there exist k types of variables. The ith are denoted by {Xij, j ≥ 1}, which are i.i.d.with common density function fi(x) ∈ OR and finite mean, i = 1,..., k. We investigate local large deviations for partial sums k i=1Sni= k i=1 nij=1Xij.     

一类新风险过程的精细大偏差

本文针对基于进入过程的保险风险模型(LIG),讨论了当索赔额属于C族时,风险过程的精细大偏差.     

相依重尾随机变量中偏差的充分必要条件

本文研究了实值扩展负相依(END)一致变尾随机变量的中偏差.在给出部分和中偏差的基础上,得到了一定条件下随机和中偏差成立的充分必要条件.     

Large Deviations for Random Sums on Some Kind of Heavy-tailed Classes in Risk Models

This paper is a further investigation into the large deviations for random sums of heavy-tailed,we extended and improved some results in ref. [1] and [2]. These results can applied to some questions in Insurance and Finance.     

Large Deviations for Sums of Independent Heavy-Tailed Random Variables

We obtain precise large deviations for heavy-tailed random sums , of independent random variables. are nonnegative integer-valued random variables independent of r.v. (X _i )i N with distribution functions F _i. We assume that the average of right tails of distribution functions F _i is equivalent to some distribution function with regularly varying tail. An example with the Pareto law as the limit function is given.     

重尾索赔下更新风险模型生存概率局部估计解

本文在研究普通更新风险模型下当索赔分布F∈S*时生存概率的局部解问题的基础上,将模型推广到延迟更新模型,得到了生存概率局部解渐进估计．     

复合更新风险模型下的破产概率

讨论了具有较一般意义的复合更新风险模型下的破产概率,在假定索赔分布属于重尾分布族的前提下,得到了我们所渴望的破产概率的尾等价形式.这一结果恰与经典的Cram啨r-Lundberg模型下的结论相一致.     

Large Deviations for Heavy-tailed Random Variables in Prospective-loss Process

In this paper, we study the precise large deviations for the prospectiveloss process with consistently varying tails. The obtained results improve some related known ones.     

一类负相伴随机阵列部分和的精致大偏差

本文在一些适当的条件下得到了多风险模型中负相伴随机阵列的精致大偏差,推广了一些已知的结果,同时表明在多风险模型中负相伴结构对精致大偏差同样不具有敏感性.