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In 2003, Tang Qihe et al. obtained a simple asymptotic formula for independent identically distributed (i.i.d.) random variables with heavy tails. In this paper, under certain moment conditions, we establish a formula as the same as Tang’s, when random variables are negatively associated (NA). 相似文献
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本文研究进行多线生意的保险公司.在同时面临1阶上象限尾相依重尾索赔的情形下,基于所谓的k-out-of-n破产集,我们得到Radon测度的显示表达并推导出有限时间内部分支线公司破产时的渐近破产概率.我们给出了具体阐释主要结论的数值例子. 相似文献
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设{ξi}i=1n为独立同分布的随机变量,且P(ξi=1)=P(ξi=-1)=1/2.设a=(a1,…,an)为与{ξi}i=1n独立的服从超球面Sn-1={(a1,…,an)∈Rn|∑i-1n ai2=1}上均匀分布的随机变量,该文用极坐标变换得到了P(|∑i=1n aiξi|≤1)的表达式.当n<7时,该文通过直接计算得到此概率值大于等于1/2;当n≥8时,该文通过R软件也得到了此概率值大于等于1/2.特别地,n=3,4时,借助于贝塔函数,该文直接证明了该概率值大于等于1/2. 相似文献
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《应用概率统计》2019,(1)
假设X_1,X_2…,X_n是一列具有广义负相依结构的随机变量(r.v.s.),分别具有分布F_1,F_2,...,F_n.假设S_n:=X_1+X_2+…+X_n.本文分别在三类重尾分布族下得到了如下量之间的渐近关系:P(S_nx),P(max{X_1,X_2,…,x_n}x), P(max{S_1, S_2,…,S_n} X)和(?)P(X_k x).在此基础上,本文还探讨了随机加权和最大值尾概率的渐近性质,并运用蒙特卡洛(CMC)数值模拟验证了其有效性.最后,本文将得到的主要结果应用到了一个带有保险风险与金融风险的离散时间风险模型,得到了有限时间破产概率的渐近性. 相似文献
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本文给出了样本均值随机加权估计的条件分布以概率(几乎处处)收敛到正态分布的充要条件为X1属于正态吸收域D(2)(E(X~2_1)<∞);并且进一步证明了当样本具有缓慢变化的尾时,样本均值随机加权估计之条件分布以概率收敛到非退化分布. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2020,(1)
考虑一类复合相依更新风险模型,一次事故引发多次索赔.假设索赔次数与索赔时刻相依,同一事故引起的索赔额是宽上限相依(widely upper orthant dependent)且服从重尾分布.得到该风险模型损失过程的精细大偏差和有限时破产概率的渐近估计. 相似文献
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本文研究同分布假设条件和随机控制要求下行负相依随机变量阵列最大值部分和的完全收敛性的问题,得到一些新的结果.这些结果推广和改进了已有关于行独立随机变量阵列和行负相依随机变量阵列的相关定理.作为应用,行负相依随机变量阵列的Chung型强大数定律被取得. 相似文献
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本文研究φ混合随机变量最大值加权和的强收敛性质.提出关于不同分布φ混合随机变量完全收敛的一些结果.作为一个应用,取得φ混合随机变量加权和的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数定律. 相似文献
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考虑非线性自回归模型xt=f(xt-1,…,xt-p,θ)+∈t,其中θ为q维未知参数,{∈t}为随机误差.在允许误差方差无穷的重尾条件下,构造θ的自加权M-估计,并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟,在随机误差服从某些重尾分布的条件下,说明自加权M-估计比最小二乘和L1估计更有效. 相似文献
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Strong limit theorems are established for weighted sums of widely orthant dependent(WOD) random variables. As corollaries, the strong limit theorems for weighted sums of extended negatively orthant dependent(ENOD) random variables are also obtained, which extend and improve the related known works in the literature. 相似文献
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