随机游动及其在风险理论中的应用

来源 :曲阜师范大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:ctk0836
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本学位论文致力于研究随机游动与风险理论之间的联系,通过研究随机游动,利用这种关系来解决风险理论中的问题。 我们首先给出一类非标准随机游动的定义: 定义 1.1 设随机变量X1,X2…相互独立,其中X1~G(x),Xi~F(x)(i≥2),则Sn=sum from i=1 to n Xi称为非标准随机游动(NRW),特别的,若G=F,则称Sn为随机游动。 在第一章里,我们主要讨论了随机游动增量分布函数为重尾族时,随机游动最大值的渐近性质,并应用到风险理论得到一些结果。 定理 1.2.1 (ⅰ) 在NRW中,如果FI∈S,且(?)(x)/(?)I(x)→0,则有 (?)(x)~1/|μF|(?)I(x); (ⅱ) 在NRW中,如果FI∈S,且(?)(x)/(?)I(x)→λ,0<λ<∞,则有 (?)(x)~(?)(x)+1/|1μF|+(?)I(x); (ⅲ) 在NRW中,如果FI∈S,G∈S,且(?)(x)/(?)I(x)→∞,则有 (?)(x)~(?)(x)。 定理 1.2.2 (ⅰ) 在NRW中,如果F∈S*,且limx→∞ (?)(x)/(?)(x)=β∈[0,∞),则对任意的z>0,有 π(x,x+z]~1/|μF|z(?)(x),x→∞; (ⅱ) 在NRW中,如果F∈S*,G∈L,且limx→∞(?)(x)/(?)(x)=∞,则对任意的z>0,有 π(x,x+z]=o((?)(x)),x→∞。 在第二章里,我们主要讨论随机游动增量分布函数为S(γ)族时,随机游动最大值的渐近性质,得到下述定理: 定理 2.2.1 在NRW中,假定F∈S(γ),且(?)(-γ)<1。
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