索赔服从Phase-type分布的风险模型破产概率

本文研究了索赔服从Phase-type分布的风险模型在第n次索赔时破产的概率问题.利用Phasetype分布的性质及索赔时刻的盈余与净收入之间的关系,得到盈余密度函数的Laplace变换递推关系,进而得出风险过程在第n次索赔时的破产概率,最后举例说明之.     

马氏调节风险模型下的有限时间破产问题

本文主要研究马氏调节模型中有限时间内的破产变量的分布,给出了有限时间内索赔次数的分布律、总索赔金额的分布函数,且采用了离散近似的方法,显示近似方法的结果与精确的概率密度函数非常接近.此外,使用分解概率密度函数的方法,求出破产时间和破产时赤字的联合分布的具体表达式.     

高阶隐马氏模型研究进展

首先分析了高阶隐马氏模型的研究动机和背景,并给出了高阶隐马氏模型的一般结构和定义,然后总结了高阶隐马氏模型的一般研究方法,最后展望了高阶隐马氏模型进一步的研究方向.     

马氏链的若干问题

本文介绍马氏链的几个长期未解决的问题和它们的研究进展。     

马氏调制费率复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

考虑了一类具有马氏调制费率的复合Poisson-Geometric过程风险模型,充分利用盈余过程的强马氏性,得到第一个预警区的一个条件矩母函数所满足的微积分方程,并进一步在两状态情形下,当理赔额的分布为指数分布时得到了第一个预警区的一个条件矩母函数的具体表达式以解释结果.需要特别指出的是,所研究模型的盈余过程不具有平稳增量性,只能充分运用盈余过程的强马氏性,研究了一类具有马氏调制费率的复合Poisson-Geometric过程风险模型的预警区问题,丰富了保险公司对预警区问题的研究,对保险公司考虑财务预警系统以及保险监管部门设计某些监管指标系统具有一定的参考指导价值.     

杆有限元模型的特征值反问题

1引言非均匀杆的轴向自由振动方程为其中L为杆的长度,A(x)为杆的横截面积,E(x)为弹性模量,ρ(x)是杆的密度．杆的主振动的一般形式为u(x,t)=u(x)sin(wt φ), (2)其中u(x)满足d/dx[E(x)A(x)du/dx] λρ(x)A(x)u=0,λ=ω2．(3)     

污染扩散模型的一类反问题

本文讨论了水污染和大气污染扩散模型中的一类反问题:其中非线性项 f(u,t)是待求函数,u(x_o,t):θ(t)是附加边界条件。在适当的条件下,我们证明了反问题解〈u,f〉的存在性和唯一性。     

马氏链的离散分布(Ⅱ)

设X(ω)={x(t,ω), t≥0}是定义在完备概率空间(Ω,,p)上的马氏链。其状态空间1={0,1,2,…}。如不作特别声明都假定X(ω)具有标准转移矩阵,完全可分,Borel可测,状态稳定。令     

多元系统马氏田口方法的诊断与分析研究

马氏田口方法是研究多元系统的一种新方法,主要用于建立和优化多元系统的测量表,以便采用优化后的测量表进行诊断/预测。本文基于马氏田口方法四大基本步骤和MYT正交分解对马氏田口方法进行了拓展研究。首先,介绍了马氏田口方法的四大基本步骤;接着介绍了MYT正交分解法,并将MYT正交分解法应用于多元系统的马氏田口方法异常值潜在原因分析;最后,利用拓展后的马氏田口方法对某医院血粘度诊断系统进行了优化,同时对利用优化后的测量表进行诊断时发现的异常值进行了潜在原因分析,取得了良好的效果。     

半马氏过程的一维分布及构造

本文求出了半马氏过程跳跃链的转移概率,给出了半马氏过程的逗留时间分布和一维分布,构造了半马氏过程$X(t,\omega)$,最后证明了半马氏过程的两种定义是等价的.     

隐Markov模型的强马氏性

引入隐Markov模型强马氏性的概念,并进一步研究了隐Markov模型在强马氏性方面的一些性质.     

广义多元Beta分布

本文把广义Beta分布(Eugene(2001))推广到了多元的情形, 研究了多元Beta分布的矩母函数,以及广义多元Beta分布的边际分布、条件分布及回归函数.给出了他们在次序统计量中的应用.     

投入产出反问题的优化模型及算法

本文从反问题的角度讨论了修订直接消耗系数的几种优化方法，通过引入“投入产出反问题”的概念，建立了拉格朗日优化，二次规划，熵优化等三个优化模型，同时给出了算法和算例，并且比较了各种方法的计算结果。     

具有马氏调制的风险模型的均值-方差组合选择问题

本文研究了保险市场上的均值-方差组合选择问题.本文利用线性二次控制理论,得到了最优策略和有效的均值-方差边界的显示解.     

马氏链平稳分布应用案例的教学设计

马氏链的平稳分布在实际中应用非常广泛,本文介绍了它的一个经典应用案例——市场占有率预测问题的教学设计.本设计从实际生活中的问题引入,以问题为导向,引发同学们的好奇心,从提出问题、分析问题、介绍解决问题的基本原理和方法、再拓展问题,从形象的描述引出抽象的概念,讲解过程中适当融入思政元素,让随机过程教学起到“润物无声”教书育人的效果.     

刻度问题与刻度分布模型

刻度问题与刻度分布模型杨克昌（湖南岳阳大学４１４０００）１问题的提出我们首先提出一个新颖有趣也有一定深度的“刻度问题”．有一长５０厘米的直尺，因使用日久，尺上所有刻度都已磨灭，限在尺上刻划１０条刻度，使得可用该尺度量１至５０之间任意整数厘米长度．问这...     

马氏相依风险模型红利折现的矩

该文讨论常数红利边界下的马氏相依模型的矩的问题. 首先, 推导出破产前全部红利的折现期望、红利折现的高阶矩所满足的积分-微分方程组及相应的边界条件. 然后, 通过构造特殊的初始条件, 利用Laplace变换, 在给定的一类索赔分布下, 得到上面方程组的显式解. 最后, 给出两状态下指数索赔的数值计算结果.     

马氏环境下的一类离散风险模型

文章主要讨论了马氏环境下的一类离散风险模型，其中在任意单位时间区间内的索赔情况由一三个状态的平稳马尔科夫链{Ik≥0）决定：Ik=0时，则第k个单位时间区间内没有索赔；Ik=1时，则发生一次X类索赔；Ik=2时，则发生一次Y类索赔．对此模型给出了条件破产概率的递推公式及某一特殊条件下的最终破产概率的上界．     

一类索赔为马氏链的风险模型

本文研究了索赔为马氏链的离散风险模型.利用鞅方法得到破产概率的Lundberg不等式,并且给出了当索赔为独立同分布时的Lundberg不等式.     

剖面隐马氏模型训练算法的改进

利用剖面隐马氏模型获得多序列联配，一般需要经过初始化、训练、联配三个过程．然而，目前广泛采用的Baum—welch训练算法假设各条可观察序列互相独立，这与实际情况有所不符．本文对剖面隐马氏模型，给出可观察序列在互相不独立情况下的改进Baum—wlelch算法，在可观察序列两种特殊情况下（互相独立和一致依赖），得到了改进算法的具体表达式，讨论了一般情况下权重的选取方法．最后通过一个具体的蛋白质家族的多序列联配来说明改进算法的效果．