非线性回归模型中的约束拟似然

在非线性回归模型中,拟得分函数是一类线性无偏估计函数中的最优者(GodambeandHeyde(1987),朱仲义(1996)),而由拟得分函数得到的拟似然估计在由线性无偏估计函数得到的估计类中具有渐近最优性(林路(1999)).本文则研究非线性回归模型中的有偏估计函数理论,构造了参数的约束拟似然估计,得到了约束拟似然的局部最优性,局部改进了拟似然估计,从而扩充了线性模型中的有偏估计理论.     

固体中多原子相互作用的新势能函数

本文基于多原子相互作用模型和金属的价键理论,提出了一个固体中多原子相互作用的新势能函数.由于采用了约化键长作为变量,新势能函数可简化为具有与Lennard-Jones势相似的形式.依据Debye模型,由新的势能函数导出了各种弹性和线热膨胀系数Gruneisen公式中K和Q常数公式.新函数应用于Ni,Cu和5个碱金属,表明这些公式是正确的.     

基于改进的变分水平集C-V图像分割模型研究

为解决C-V模型中弱边缘或边缘模糊图像分割问题,提出了用边缘停止函数代替正则化Dirac函数的C-V图像分割模型.首先对正则化Heaviside函数和正则化Dirac函数中的参数进行了讨论,然后利用图像边缘信息将梯度算子引入正则化Driac函数中,对C-V模型进行改进,最后,用边缘停止函数代替C-V模型中的正则化Dirac函数.实验结果显示,提出的模型比C-V模型对图像的分割效果更好.     

部分线性函数多项式模型的联合探测北大核心CSCD

本文提出了一个新的部分线性函数多项式回归模型,该模型中响应变量依赖于一个p阶函数多项式和一些非函数型数据的协变量．函数多项式模型、函数线性模型和部分函数线性模型是该模型的特殊情形．本文提出了一个模型探测方法,它能同时探测部分线性函数多项式回归模型中哪些阶是重要的以及哪些非函数型变量是重要的．提出的方法能相合地识别真实的模型并有好的预测表现．数值模拟能清晰地证实我们的理论结果．     

组合证券投资的有效边界

本文讨论了由Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ提出的证券组合模型的边界函数性质．并给出了在变量非负条件下边界函数的确定方法。得出了在非负条件下有效边界函数是预期回收值的逐段二次凸函数以及Ｍａｒｋｏｗｅｉｔｚ模型的最优解是预期回收值的逐段线性向量函数的结论。     

具有增益的概率网络金融计划模型

本文绘出一类具有增益的概率网络金融计划模型．许多多阶段金融计划问题可纳入这类模型．在这类模型中,随机变量的分布函数与Alexander过滤交易规则密切联系在一起,金融市场交易信号由神经网络产生,目标函数的最优值按其期望值计算．文中提出临界流和临界路的概念,给出目标函数下界等于其期望值的充分必要条件和期望最优解的求解方法．     

非齐次泊松过程下的截断δ-冲击模型

本文研究了一类特殊的冲击模型-截断δ-冲击模型,利用可靠性理论得到了此类冲击模型系统寿命可靠度函数及其上界、矩存在的充分条件、失效率函数及寿命分布类,将截断δ-冲击模型由基础过程为齐次泊松过程情形推广到了非齐次泊松过程情形.     

线性模型和线性EV模型中的T-型回归估计和EM算法

本文对于线性函数关系EV模型定义了$t$\,-型回归估计, 并对于普通线性模型和线性函数关系EV模型给出了计算$t$\,-型回归估计的EM算法, 同时获得了估计的相合性\bd 模拟结果表明由EM算法获得的$t$\,-型回归估计的表现良好.     

基于众数回归的部分函数型线性可加模型的稳健估计

本文讨论部分函数型线性可加模型参数的稳健估计,该模型由经典的可加回归模型和函数型线性模型组合而成.采用B-样条基函数对模型中斜率函数和非参数可加函数进行近似,然后通过最大化众数回归目标函数得到基于众数回归的估计.在一些正则条件下,本文给出估计的收敛速度和渐近分布.最后通过模拟计算和应用实例以表明所提方法的有效性.模拟结果表明,该方法不仅具有稳健性,即不易受污染数据或厚尾分布的影响,而且在信噪比较大时可以与最小二乘方法有相同的表现.     

一种改进的Heaviside函数与Dirac函数的C-V图像分割研究

C-V模型中Heaviside函数和Dirac函数正则化逼近影响对目标图像的分割,根据Heaviside函数和Dirac函数的性质,提出了新的正则化Heaviside函数和Dirac函数.首先分析了C-V模型中正则化的Heaviside函数和Dirac函数在图像分割中所起的作用,在此基础上提出了新的正则化的Heaviside函数和Dirac函数,改进了C-V模型.实验结果表明,运用正则化的Heaviside函数和Dirac函数的图像分割效果较好.     

一类带扰动风险模型的Gerber-Shiu函数(英文)

本文研究了一类带扰动风险模型, 得到了此过程下Gerber-Shiu函数的微分积分方程, 并得到了推广Erlang(2)情形下Gerber-Shiu函数满足的更新方程.     

常数分红下相依理赔量的Erlang(2)模型

该文考虑了常数障碍分红策略下的Erlang(2)模型,研究了Gerber-Shiu折现罚金函数和期望折现分红,导出了它们所满足的积分微分方程,并分析了它们的解.     

Threshold分红策略下带干扰的两类索赔风险模型的Geber-Shiu函数

本文研究了在threshold分红策略下带干扰的两类索赔风险模型的Geber-Shiu函数.这里假设两个索赔计数过程为独立的更新过程,其中一个为Poisson过程另一个为时间间隔服从广义Erlang(2)分布的更新过程.本文得到了threshold分红策略下Gerber-Shiu函数所满足的积分-微分方程及其边界条件....     

������Erlang(2)����ģ���µĶ�ηֺ�����

In this paper, an Erlang(2) risk model with time-dependent claims is studied under a multi-layer dividend strategy. First, some piecewise integro-differential equations with certain boundary conditions for the Gerber-Shiu function are derived. Then, applying these results, some defective renewal equations and explicit expressions for the Gerber-Shiu function are obtained when the joint density of the inter-claim time and claim size belongs to the rational family.     

具有常数红利边界的两类索赔相关风险模型数

研究常数红利边界下两类索赔相关的风险模型,两类索赔计数过程分别为独立的Poisson过程和广义Erlang(2)过程.利用分解Gerber-Shiu函数的方法,得到了Gerber-Shiu函数满足的积分-微分方程、边界条件、解析表达式及两类索赔额均服从指数分布时的破产概率表达式.     

Analysis of the Gerber-Shiu function and dividend barrier problems for a risk process with two classes of claims

In this paper we consider a risk model with two independent classes of insurance risks. We assume that the two independent claim counting processes are, respectively, the Poisson and the generalized Erlang(2) process. We prove that the Gerber-Shiu function satisfies some defective renewal equations. Exact representations for the solutions of these equations are derived through an associated compound geometric distribution and an analytic expression for this quantity is given when the claim severities have rationally distributed Laplace transforms. Further, the same risk model is considered in the presence of a constant dividend barrier. A system of integro-differential equations with certain boundary conditions for the Gerber-Shiu function is derived and solved. Using systems of integro-differential equations for the moment-generating function as well as for the arbitrary moments of the discounted sum of the dividend payments until ruin, a matrix version of the dividends-penalty is derived. An extension to a risk model when the two independent claim counting processes are Poisson and generalized Erlang(ν), respectively, is considered, generalizing the aforementioned results.     

On the absolute ruin problem in a Sparre Andersen risk model with constant interest

In this paper, we extend the work of Mitric and Sendova (2010), which considered the absolute ruin problem in a risk model with debit and credit interest, to renewal and non-renewal structures. Our first results apply to MAP processes, which we later restrict to the Sparre Andersen renewal risk model with interclaim times that are generalized Erlang (n) distributed and claim amounts following a Matrix-Exponential (ME) distribution (see for e.g. Asmussen and O’Cinneide (1997)). Under this scenario, we present a general methodology to analyze the Gerber-Shiu discounted penalty function defined at absolute ruin, as a solution of high-order linear differential equations with non-constant coefficients. Closed-form solutions for some absolute ruin related quantities in the generalized Erlang (2) case complement the results obtained under the classical risk model by Mitric and Sendova (2010).     

具有红利边界的Erlang（2）风险模型

给出了具有边界红利策略的Erlang（2）风险模型,在此红利策略下,若保险公司的盈余在红利线以下时不支付红利,否则红利以低于保费率的常速率予以支付．对于该模型,本文推导了Gerber-Shiu折现惩罚函数所满足的两个积分－微分方程和更新方程．     

A class of Sparre Andersen risk process

In this paper, we investigate a renewal risk model in which the distribution of the interclaim times is a mixture of two Erlang distributions. First, the Laplace transform and the defective renewal equation for the Gerber-Shiu function are derived. Then, two asymptotic results for the Laplace transform of the time of ruin are given when the initial surplus tends to infinity for the light-tailed claims and heavy-tailed claims, respectively. Finally, an explicit expression for the Gerber-Shiu function is given.     

一类Sparre Andersen风险模型的Gerber-Shiu函数

本文考虑了一类相邻两次索赔的时间间隔服从Erlang($n$)和Erlang($m$)的混合分布的Sparre Andersen风险模型.主要目的是研究Gerber-Shiu函数$\phi_\delta(u)$,首先证明了$\phi_\delta(u)$满足一个高阶的积分微分方程,然后讨论了广义Lundberg方程根的性质,在此基础上导出了$\phi_\delta(u)$的拉普拉斯变换并且证明了$\phi_\delta(u)$满足一个更新方程,最后给出了一个例子.