带不同分布增量的随机和的局部渐近性

在Asmussen,Foss and Korshunov(J.Theoretical Probab.,2003,16(2):489-518)的基础上,讨论了支撑在(-∞,∞)上的不同分布的卷积的封闭性及带上述不同分布增量的局部渐近性.上述分布包括了常见的轻尾分布和重尾分布.     

不同分布的卷积的局部封闭性及局部渐近性的充分条件和必要条件

得到了支撑在[O,∞)上的不同分布的卷积(包括卷积根)的局部封闭性及局部渐近性的充分条件和必要条件,它揭示了不同分布的卷积及两两卷积之间的内在关系.这一结果的充分性部分推广了Geluk等非局部的相应结果,并且两者使用的方法是不同的;而这一结果的必要性部分是Geluk等人的结果中所没有的.最后,讨论了(-∞,∞)上不同分布卷积的局部封闭性及局部渐近性.     

重尾随机变量加权和一致尾等价关系成立的条件

已有文献指出在次指数族重尾损失的情形下,独立同分布随机变量加权和的一致尾等价关系成立.文中主要在随机变量独立但不同分布的情况下,得到了上述尾等价关系一致成立时分布函数所应满足的一些条件.     

均值无限的随机游动上确界的尾渐近性和局部渐近性

对于增量具有无限均值及长尾分布的随机游动, Denisov D.等给出了其上确界的尾渐近性的一个充分条件.本文将增量的长尾分布的范围扩大到一个更大的分布族,它真包含了长尾分布族和控制变化尾分布族等.同时,证明了上述的充分条件也足必要的.为此,研究了这个更大分布族的性质,给出了积分加权分布是长尾或次指数的一些充分条件.相应地,还得到了增量具有无限均值的随机游动上确界的局部渐近性的一个等价条件.     

关于重尾分布间的控制关系及其应用

得到了能控制一切轻尾分布及一切轻度重尾分布的分布的等价条件,得到了能控制一切轻尾分布的分布的等价条件,讨论了分布与其相应的均衡分布之间的控制关系,并给出了上述控制关系在和的分布的封闭性等方面的应用.     

关于GI/G/1/∞排队系统的平稳等待时间分布的局部尾等价式

关于GI/G/1/∞排队系统的平稳等待时间分布W,已有许多经典的结果描述了其尾分布[AKW-](x)=1-W(x)的等价极限情况.该文结合一些保险与金融领域重要的风险变量,研究了关于分布W的各种局部尾等价式问题.     

时空模型的局部众数回归

时空数据经常含有奇异点或来自重尾分布,此时基于最小二乘的估计方法效果欠佳,需要更稳健的估计方法.本文提出时空模型的基于局部众数(local modal, LM)的局部线性估计方法.理论和数据分析结果都显示,若数据含有奇异点或来自重尾分布,基于局部众数的局部线性方法比基于最小二乘的局部线性方法有效;若数据无奇异点且来自正态分布,两种方法效率渐近一致.本文采用众数期望最大化(modal expectation-maximization, MEM)算法,并在数据相依情形下得出估计量的渐近正态性.     

负相协重尾随机变量和的尾概率的渐近性的若干注记

本文得到了同分布负相协重尾随机变量和的最大值、随机个和的最大值尾概率的渐进性质\bd所得到的结果削弱了Wang和Tang (Statist. Prob. Lett., 68, 287--295, 2004)$^{[1]}$的Theorem 2.1的矩条件, 在与[1]的Theorem 2.2不同的条件下得到了相应的结果, 并且都解除了上述[1]的结果中对随机变量的支撑的限制.     

GI/G/1排队系统的几种收敛速度

对随机模型,可以从不同角度研究其稳定性,一种是研究其转移概率函数趋向于平稳分布的速度,即各种遍历性;另一种是研究平稳分布的尾部衰减速度.本文从这两个方面着手,找它们之间的关系,对GI/G/1排队系统,给出等待时间列几何遍历、平稳分布轻尾与服务时间分布轻尾三者等价,l-遍历、平稳分布的尾部(l-1)-阶衰减与服务时间分布的尾部l-阶衰减三者等价,最后证明出等待时间列不是强遍历.     

重尾分布的尾部指数估计及沪深股市实证分析

重尾分布尾部指数α的估计依赖于样本中所用顺序统计量个数k的选取.本文介绍了估计α时选择k的两类不同的方法:Sum-plot方法和Bootstrap方法,并对Hall提出的Bootstrap方法作了改进,称为M-Bootstrap方法.本文利用上述方法对已知分布进行Monte-Carlo模拟,研究它们的可行性,然后对上海和深圳两市股指数据进行了实证分析.计算结果表明,上海和深圳股指收益率具有重尾性.是右偏态的,右尾厚于左尾.通过几种方法计算的结果比较发现Sum-plot方法和M-Bootstrap方法在估计重尾指数上精确性较高一些,而且不受异常值的影响.