具有常红利边界和延迟索赔的一类离散更新风险模型

考虑了具有常红利边界和延迟索赔的一类离散更新风险模型,其中间隔索赔到达时间从离散phase-type分布.定义了两种类型的索赔:主索赔和副索赔,主索赔以一定的概率引起副索赔且副索赔会以一定的概率被延迟到下一时段.通过引入辅助风险模型,推导了破产前红利折现期望满足的差分方程及其解.最后给出了当索赔额服从几何分布时的有关数值例子.     

具有延迟索赔风险模型的破产概率

本文考虑一类具有延迟索赔的风险模型,模型中包含两种索赔,其中一种索赔可能延迟发生.在索赔额服从指数分布的情形下,建立此风险模型破产概率所满足的微分方程,得到破产概率的精确表达式,给出了数值模拟结果.     

离散的相依风险模型的破产问题

研究一类索赔时间相依的离散风险模型,模型中假设每次主索赔可能引起一次副索赔,而每次副索赔有可能延迟发生.通过引入辅助模型,运用概率论的分析方法得到了破产前瞬时盈余和破产时赤字联合分布的递推解,以及初始值为0时最终破产概率的明确表达式.最后结合保险实例进行了数值模拟.     

一类相依索赔风险模型的破产概率问题研究

考虑一种相依索赔风险模型,其中每次索赔发生时根据索赔额的大小可随机产生一延迟的副索赔.采用L ap lace变换方法,给出了索赔额服从轻尾分布时的最终破产概率,并研究了重尾分布时最终破产概率的极限上下界.     

一类重灾风险模型的生存概率

无法预料的索赔是导致保险公司破产的一大因素,这种情况引起的索赔大多不是同分布的.因此论文从这一实际情况出发,在Sparre Andersen风险模型的基础上建立了广义更新风险模型,并对重尾索赔分布F∈S*给出了生存概率的局部等价式和破产概率的尾等价式.文章结果刻画了特殊巨额索赔对公司运营状况的影响,对公司运营策略提供了理论基础.本文结果包含、推广并改进了许多已知结果,与经典结果相比,显示出了模型的优越性.     

一类相依风险模型的破产问题

本文研究了一类索赔过程与索赔额大小相关的风险模型.利用无穷小方法,得到了该相依模型的折扣惩罚函数的期望满足的方程.及其拉普拉斯变换的表达式.并且给出指数索赔时的具体运用.     

一类带投资和副索赔的二维时依风险模型破产概率的渐近估计

考虑一类二维风险模型,其中两个保险公司共同承担所有的索赔,且每个(主)索赔都会引起一个副索赔.假定两个保险公司均将其资产投资到金融市场中,其投资回报服从几何Levy过程.在索赔分布属于C族以及索赔额与索赔到达时间间隔具有某种相依结构的条件下,对该二维风险模型盈余过程的有限时破产概率进行渐近估计.     

带投资的时依更新风险模型中破产概率的一致渐近估计

本文考虑索赔额过程与索赔时间过程具有相依性的更新风险模型.假定保险公司将其盈余投资到金融市场中,该投资的价格过程服从几何L′evy过程.当索赔额分布属于L∩D时,本文得到有限时间总索赔额现值尾概率的一致渐近估计,同时也得到有限时间破产概率的一致渐近估计.     

一类索赔相依二元风险模型的破产概率问题研究

考虑一种相依索赔风险模型,模型中假设每次主索赔可随机产生一延迟的副索赔,采用Laplacc变换方法,给出了索赔额服从轻尾分布时的最终破产概率,并研究了重尾分布时最终破产概率的渐进式.     

带扰动的两类索赔风险模型的罚金折扣函数

考虑带扰动的两类索赔风险模型.两类索赔来到的计数过程分别为独立的Poisson过程和广义Erlang(n)过程.得到了此模型的罚金折扣函数的拉普拉斯变换,并且当两类索赔额分布密度的拉普拉斯变换均为有理函数时,给出了罚金折扣函数的具体表达式.     

基于三类模型的四大银行股票收益率预测研究

运用时间序列分析的预测方法,对四大银行的股票日对数收益率序列进行拟合与预测分析,分别构建ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH组合模型,通过模型比较,实证分析表明:在拟合效果上,ARMA-GARCH模型的拟合优度优于ARMA模型和GARCH模型;在预测效果上,ARMA模型的预测效果最优,ARMA-GARCH模型次之.     

Testing coefficients of AR and bilinear time series models by a graphical approach

AR and bilinear time series models are expressed as time series chain graphical models, based on which, it is shown that the coefficients of AR and bilinear models are the conditional correlation coefficients conditioned on the other components of the time series. Then a graphically based procedure is proposed to test the significance of the coefficients of AR and bilinear time series. Simulations show that our procedure performs well both in sizes and powers. This work was supported by the Hong Kong Polytechnic University Research Council, the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 10671044) and the Science and Technology Bureau of Guangzhou Municipal Government of China (Grant No. LSBH-017)     

PM2.5相关因素及分布演变的研究

以武汉市和西安市的PM2.5检测点数据及气象数据作为基础,建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从PM2.5的相关因素、分布与演变、控制管理三个方面,对两个市的PM2.5进行了深入的研究与探讨.     

Testing coeffcients of AR and bilinear time series models by a graphical approach

AR and bilinear time series models are expressed as time series chain graphical models, based on which, it is shown that the coefficients of AR and bilinear models are the conditional correlation coefficients conditioned on the other components of the time series. Then a graphically based procedure is proposed to test the significance of the coeffcients of AR and bilinear time series. Simulations show that our procedure performs well both in sizes and powers.     

2011年研究生建模竞赛B题的评阅综述

本题从一项科研项目中提炼、并结合目前成为关注热点的隐身技术而设计,侧重于数学建模.结合题中的2个问题,可以抽象出3个平时比较少见的数学模型:几何模型,反射投影模型和积分方程模型.在竞赛中,前2个模型都有部分同学正确地得出,可惜的是,问题2所要求的积分方程模型,在近500份答卷,却无人得出,甚为遗憾.问题2属于一个需要同时确定数个彼此关联影响的函数的问题,处理这样问题的基本方法是建立以这些函数为变量的方程组,在这里由于确定相互影响的定量关系必须用积分,所以最终得出的是一个积分方程组.微分积分是大学数学中最基本最重要的概念和方法,由此不难看出,我们的基础教育中的弊病与问题,这需要引起有识之士们的反思.     

基于灰色微分方程的传染病预测

本文归纳总结了传染病的几类预测方法,并通过一个例子,将灰色模型和微分方程模型结合,用于传染病的预测.     

Pre-elimination approach to the modelling of segmented representations of cable shape with application to the positioning of a towed sensor

Discrete models for the determination of cable shapes and tensions require the solution of large systems of nonlinear algebraic equations. In these the unknowns are the orientations and coordinates of the segments as well as their tensions. Smaller systems of algebraic equations are obtained by the pre-elimination of the tensions and the coordinates for the lumped mass and rod models which leave the orientation variables as the only unknowns. Furthermore, this pre-elimination analysis yields conditions for the equivalence of the lumped mass and the rod models. This method is applied to the determination of the position of a towed underwater sensor used for seabed mapping or for oceanographic recordings.     

Semi- and Nonparametric Modeling of Ordinal Data

Parametric models for categorical ordinal response variables, like the proportional odds model or the continuation ratio model, assume that the predictor is given by a linear form of covariates. In this article the parametric models are extended to include smooth components in a semiparametric or partially parametric fashion. Parts of the covariates are thereby modeled linearly while other covariates are modeled as unspecified but smooth functions. Estimation is based on a combination of local likelihood and profile likelihood and asymptotic properties of the estimates are derived. In a simulation study it is demonstrated that the profile likelihood approach is to be preferred over a backfitting procedure. Two data examples demonstrate the applicability of the models.     

最优组合预测模型的构建及其应用研究

由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM（1,1）模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型．在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性．     

城镇就业人数影响因素分析

就业问题是宏观调控的四大目标之一,由于就业涉及的影响因素众多,仅仅只从数据来判断影响因子是缺乏理论依据的.首先对就业理论做了简单的回顾和综述后,通过对城镇就业人数的时间序列建立GARCH(1,1)模型,得到目标波动受自身特点影响占总原因的31%,而外部因素的冲击占69%的结论.随后,对综述部分定性分析总结的经济指标和劳动指标逐个进行格兰杰因果检验,发现部分宏观经济指标与目标指标间具有相互的因果关系,并且以城镇就业人数作为被解释变量以宏观指标作为解释变量建立VAR模型,发现城镇就业人数受就业总人数、经济活动人数、居民消费支出和固定资产投资影响很大.