可测空间上的gλ测度的一些结果

本文首先在Ｂｅｒｒｅｓ的结果的基础上讨论了可测空间上的ｇλ测度、信任测试与超可加测度的关系以及ｇλ测度的无穷级数性质，其次讨论了ｇλ测度的概率性质，证明了类似概率率论中的Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ ０－１律的Ｂｏｒｅｌｋ ０－１律对ｇλ独立事件列仍然成立。     

Lvy运动干扰的经典风险模型的Gerber-Shiu函数

通过一个弱收敛方法,本文首次以拉普拉斯变换的形式给出α-稳定Levy运动干扰的经典风险模型的Gerber-Shiu期望折扣惩罚函数(G-S函数).用同样的方法,也获得了这个风险模型的最终破产概率作为本文结果的补充.作为检验,这个风险过程的最终破产概率实际上是G-S函数的特殊情形.     

多组样本下GL—统计量的渐近性质

本文主要讨论多组样本下GL－统计量的渐近分布,这里我们使用了Gateaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL－统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d样本下GL－统计量的渐近正态分布的性质[1]。     

广义试验总时间变换序的几个性质

研究了广义试验总时间(generalized total time on test,简记为GTTT)变换序与及其寿命分布类IFR(increasing failure rate)、DFR(decreasing failure rate)的关系;获得了广义试验总时间变换序关于最小样本的封闭性与关于最大样本的逆封闭性．     

养老保险的连续精算模型

建立了养老保险3种模式的连续精算模型．讨论了其平衡条件．为应用精算技术准确厘定养老金交费标准和给付水平提供了坚实的理论依据。     

多组独立样本下一般统计函数的渐近性质

统计学家PaulJanseen等人于1984年引入了一般统计函数类，巧妙地运用Gateaux微分及U统计量的一些结果得到了一般统计函数类的渐近正态性质，本文在他们工作的基础上进行了推广，引入了多组样本条件下的一般统计函数类，并利用Generalized-U统计量的性质及Gateaux微分得到了多组独立样本下一般统计函数的渐近正态性质。     

时倚泊松过程下的对偶δ-冲击模型

研究了一类受到外部冲击源冲击的系统.这类系统受到具有周期强度为λ(t)的时倚泊松过程的冲击,当连续两次冲击的时间间隔超过门限值δ时,系统失效.得到了这类冲击模型的生存函数、矩的存在性以及T/ET的渐近分布.     

一种冲击源下冲击模型分布及其性质

考虑了一种特殊的冲击模型，系统受到强度为λ的Ｐｏｉｓｓｏｎ流冲击，当冲击间隔小于给定常数δ时系统失效，根据首次冲击时间Ｘ１〈δ引起失效或不引起失效建立模型Ⅰ，Ⅱ对两个模型分别导出了系统寿命Ｔ的生存函数、均值、方差等，并研究了分布的性质：模型Ⅰ中系统寿命分布属于ＮＷＵ分布类，模型Ⅱ中系统寿命分布属于ＮＢＵ分布类，还得 渐近分布是参数为１的指数分布。     

养老保险的随机赔偿模型

本文引入了Hoem模型中的随机普通保险项。利用计数过程的理论和鞅论，得到了状态准备金的计算公式及其所满足的随机微分方程以及特定环境下的Thiele微分方程，从而计算出个人账户的退休金净赔偿率。     

多组样本下GL－统计量的渐近性质

本文上要讨论多组样本下GL－统计量的渐近分布。这里我们使用了Gâteaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL－统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d.样本下GL－统计量的渐近正态分布的性质[1].