Lévy过程与更新过程的相依和的尾概率的渐近性

给出了一类Lévy过程与更新过程和的尾概率的渐近性,这两个过程满足一种可以包含部分正相关和负相关的非常宽泛的相依结构.在此基础上针对一些特殊情形,讨论了这些相依和的最大值的尾概率的渐近性.

重尾延迟索赔风险模型下破产概率的渐近性

本文对于一类带重尾延迟索赔的风险模型,给出了其无限时破产概率的渐近性和有限时破产概率的一致渐近性,并给出了数值分析的结果.理论分析和数值模拟的结果都表明,当初始资本和运营时间都较大时,赔付的延迟对破产概率的影响几乎可以忽略.

关于破产时平均净亏损额的渐近性的一个简单证明

文献[1]研究了索赔额的分布属于S(γ)族,γ≥0情形下,更新保险风险模型中破产时净亏损额阶矩,即平均净亏损额的渐近性.本文在S族情形下,给出了它的一个简单证明.

关于随机变量的几个基本问题

本文讨论了连续型随机变量和离散型随机变量的分布函数的部分性质,并探讨了二维连续型随机变量在任意曲线上的概率是否为零以及其与一维连续型随机变量的关系。这几个问题是描述几个常用概念之间联系的基本问题,然而也是在教学中容易忽略的问题,本文为此进行归纳整理,以期对随机变量有更清楚的认识。

典型城市工业污染排放演变及驱动因素分析——以无锡为例

描述无锡2001—2020年工业废水、废气与烟(粉)尘排放量时空演变后,运用LMDI模型对其影响因素展开分析。研究表明:样本期内,工业废水与烟(粉)尘排放量总体下降,废气排放量数倍增加;当前,市区与江阴污染排放量较多,尤其是废水与废气;经济规模导致工业污染排放量增加、产业结构使其减少、技术水平作用方向不同,且3个因素对不同污染物影响效应存在显著差异;从地区角度看,市区与江阴贡献较大,4个时段不同污染排放量增减方向与驱动主因(因素贡献与地区贡献)也不同。

贝叶斯公式的解析

讨论了贝叶斯公式中先验概率与后验概率的关系,展示了贝叶斯公式利用信息的方式与能力,并进一步就拉普拉斯的《关于概率的哲学随笔》中一个例子探讨了其中的先验概率的确定问题.