基于离散枢轴量的泊松分布参数的精确最短置信区间

将泊松分布参数的充分统计量的离散型分布函数转化为生存伽马分布函数,以此为枢轴量构造了泊松分布参数的精确置信区间.通过数值模拟,选择合适的置信度组合,得到精确最短置信区间.讨论了大样本下泊松分布参数的近似置信区间的估计精度,验证了精确最短置信区间的计算结果.     

Alpha Power伽马分布的性质与应用

本文通过增加一个额外的形状参数,扩展了伽马分布,称这种新分布为alpha power伽马分布.发现该分布具有相对灵活的危险率函数.研究了它的性质,包括s阶原点矩、矩母函数以及次序统计量分布的显式表达.得到了熵、平均剩余寿命以及平均等待时间的积分表达.讨论了该分布在完全样本下参数的极大似然估计,得到了参数的Fisher信息矩阵.进一步,研究了一般Ⅱ型逐次截尾样本下的参数估计.最后通过一个实际数据分析说明了提出分布的实用性.     

偏t分布假设下的空间效应模型及其应用

在非寿险索赔强度预测中,目前使用最为广泛的是广义线性模型。索赔强度的广义线性模型假设因变量服从伽马分布或逆高斯分布,且在预测项中仅能考虑协变量的线性效应。这些限制性条件都有可能影响索赔强度预测结果的准确性。本文对索赔强度的广义线性模型进行了推广:用偏T分布代替常用的伽马分布和逆高斯分布;在预测项中引入惩罚样条函数来描述连续型协变量的非线性效应;考虑索赔强度在不同地区的差异性和相邻地区的相依性。最后基于一组实际的车损险数据进行了实证研究,结果表明,本文的推广模型可以明显提高索赔强度预测模型的拟合优度。     

具有缺失数据的两个伽马分布总体参数的估计与假设检验

主要在数据缺失的情况下研究了伽马分布的参数估计与假设检验,位置参数已知的条件下,给出形状参数的极大似然估计,并证明了形状参数估计的强相合性与渐进正态性,并对两总体参数之差的置信区间和假设检验做出分析,最后做随机模拟验证了其合理性.     

伽玛混合分布中的齐一性检验（英文）

伽玛分布族被广泛应用于可靠性理论研究,生存数据和财务数据分析.文章研究使用EM方法来检验伽马混合模型的齐一性.我们专注于双参数伽玛分布,这是一个具有自由度和尺度参数的分布族.文章把伽玛混合模型中的尺度参数限制为一个结构参数.由于有限混合模型不满足正则性条件,经典似然比检验的极限分布不是通常的卡方.近年来发展的修正似然比检验及EM方法皆可用来检验伽马混合模型的齐一性.然而,当应用于伽马混合模型时,这些检验的适用性必须重新验证.文章得到了EM检验的极限分布并利用模拟计算提供了其犯一类错误的概率的信息,以及它在多个设置下的功效.还提供了一个数据的例子来说明如何使用这种方法.     

基于左截尾g-h分布的船舶溢油损失分布拟合研究

由于船舶溢油损失对保险公司的影响非常大,保险费率厘定过程中对损失分布拟合的研究非常重视.以全国船舶溢油事故损失数据为样本,对船舶溢油损失序列的分布特征进行研究.通过实证研究发现,船舶溢油损失数据不服从正态分布,具有"右偏、尖峰、厚尾"的特性.考虑船舶溢油损失数据的左截尾特性,将左截尾g-h分布引入船舶溢油损失序列的分布拟合中,结果表明,这种分布对船舶溢油损失数据的拟合效果与传统分布相比更好.     

基于正则逆Gamma分布和广义极值分布的VaR计算

股指收益率的分布和风险价值(VaR)的计算是证券市场研究的热点问题.本文对来自上证指数和深证成指日收益率采用正则逆Gamma分布和偏T分布(SST)分别进行拟合,对极值序列(周、月极大值和极小值)建立广义极值分布函数。并由此计算VaR值,度量这几种序列的风险价值.结果表明正则逆Gamma分布能更好地拟合日收益率的分布,以及采用周极值收益率的广义极值分布计算VaR值来估计风险较为合理.     

一个通用的学生考试成绩分布的数学模型研究

学生考试成绩分布是教学研究的一个重要课题,可以从多个角度开展研究,如讨论成绩分布的基本规律、分析成绩分布的基本决定因素、研究如何获得准确合理的成绩分布、探讨根据成绩分布如何改进教学活动等.目前人们基本上是以定性研究为主,很少见到定量的学生成绩分布的研究.为了促进该领域研究的进一步开展,提出了一个定量的研究学生成绩分布的数学模型,该模型中唯一的假设是学生考试成绩取决于学习时间和学习效率.利用学生人数随着学习时间和学习效率分布的两个基本规律,获得了学生人数随考试成绩分布的基本规律.实践中两个基本规律可以通过问卷、测试、谈话或者借助于一定的理论分析等多种方式获得.基于分子运动论和高斯模型,获得了一种学生人数随着学习时间和学习效率分布的两个特殊规律,分析了其中参数的意义和影响,给出了一些很有意义的结论.该模型可以预测学生考试成绩的分布规律,获得学生学习状况的许多信息,有助于改进教学活动和提高学生学习积极性.这是一个非常初步的定量化研究,希望在未来的研究中不断改进和丰富.     

双侧伽马期权定价与B-S模型的比较研究

本文首次运用双侧伽马分布对上证50ETF期权定价进行实证研究,并与经典的B-S模型进行比较。实证结果表明:采用双侧伽马模型来估算期权的理论价格,无论是在95%置信区间下还是在99%置信区间下,双侧伽马模型对于期权价格的测定都要优于B-S模型期权定价,因此,双侧伽马模型可以作为B-S模型的一种改进。     

位置参数分布族中Fiducial分布与后验分布的关系

本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题.首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质.然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制.最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同.     

Gamma分布与其它分布的若干定理

利用条件概率的性质,得到Gamma分布与Poisson分布、广义负二项分布、广义Pareto分布的若干定理及推论.     

非均匀随机数产生

本文详细介绍了产生非均匀随机数的一般方法,常用连续分布(正态分布,Gamma分布,Beta分布,χ2分布和F分布)的抽样法及利用R软件产生随机数的方法。     

MLinex损失函数下Gamma分布的尺度参数的Bayes估计

在MLinex损失函数下,利用Bayes估计方法研究了Gamma分布的尺度参数的Bayes估计,并证明了其容许性.结果是:在Mlinex损失函数下得到了Gamma分布尺度参数唯一的Bayes估计的一般表达式及其精确表达式,并证明是可容许的.最后通过数值分析实例,说明了所用的参数估计方法是合理可行的.     

威布尔分布的Bayes可靠性分析

本文针对两参数的威布尔分布的元件，采用Ｂａｙｅｓ方法对其可靠性进行分析，文中分别对两种假设情况进行了讨论，第一种情况是形状参数为离散取值，尺度参数为连续取值的情况，第二种情况假设形状参数的先验分布为均匀分布，尺度参数的先验分布为逆伽玛分布，推出了对应的可靠性估计和置信下限估计，并给出了计算算法，最后用实例对算法进行了验证。     

两个广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离

在Kullback-Leibler距离的基础上,对Kullback-Leibler距离进行改进,给出了新的Kullback-Leibler距离,并讨论了它的性质.计算了两个不同广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离.推导出伽玛分布、Weibull分布、Rayleigh分布、正态分布、指数分布新的Kullback-Leibler距离.另外在新的KullbackLeibler距离下,还得到digamma函数Ψ(x)=(Γ'(x)/(Γ(x))为单调递增函数.     

负二项分布的优良特性及其在风险管理中的应用

孟生旺．负二项分布的优良特性及其在风险管理中的应用．数理统计与管理，１９９８，１７（２），９～１２．负二项分布之所以在风险管理中被广泛应用是由其优良特性所决定的。本文主要讨论了其中三个方面的问题：第一，负二项分布在描述风险集体中任意风险的索赔次数时表现为伽玛分布对泊松分布按参数变化的加权平均；第二，负二项分布在描述某些风险的累积索赔额时具有复合泊松分布的形式；第三，负二项分布是当风险的索赔频率强度之间存在正向传染时索赔次数的分布     

EXPLICIT EXPRESSIONS FOR SOME DISTRIBUTIONS RELATED TO RUIN PROBLEMS

The classical risk process that is perturbed by diffusion is studied .The explicit expressions for the runi probability and the surplus distribution of the risk process at the time of runi are obtained when the claim amount distribution is a finite mixture of exponential distributions of a Gamma (2,α） distribution.     

产品失效率的验前分布稳健性分析

研究Bayes统计分析中利用验前信息的稳健性.首先,用一般方法研究了指数寿命型分布中失效率的验前分布的稳健性.然后利用Gamma分布函数的典型性质,并以平方损失下的后验期望损失为判别准则,讨论了失效率的最优Bayes稳健区间.给出了失效率的最优Bayes稳健点估计.     

Asymptotic Distribution of a Kind of Dirichlet Distribution

The Dirichlet distribution that we are concerned with in this paper is very special, in which all parameters are different from each other. We prove that the asymptotic distribution of this kind of Dirichlet distributions is a normal distribution by using the central limit theorem and Slutsky theorem.