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2022-5-7 22:07:53
当随机变量和的边际分布和方差给定时,随机变量和的界。斯堪的纳维亚精算杂志,2013(2):103-118。崔,Y.,金,C.,李,W.,和安,J.Y.(2013)。分析全球股市中的羊群行为:跨大陆比较。arXiv预印本arXiv:1308.3966。崔S.和孙Y.(2004)。检查边际比例拉扎兹脆弱性模型下的伽马脆弱性分布。中国统计局,14(1):249-267。Dhaene,J.和Denuit,M.(1999年)。风险中最安全的依赖结构。保险数学。经济。,25(1):11–21.J.达内、M.德努特、M.J.古瓦茨、R.卡斯和D.文克(2002a)。精算学和金融中的共单调性概念:应用。保险:数学与经济学,31(2):133–161。J.达恩、M.德努特、M.J.古瓦茨、R.卡斯和D.文克(2002b)。精算学和金融学中的共同统计量概念:理论。保险:数学与经济学,31(1):3-33。达恩,J.,林德斯,D.,肖滕斯,W.,和温克,D.(2012)。羊群行为指数:衡量股票市场隐含协同运动程度的新指标。保险:数学与经济学,50(3):357-370。J.达恩、D.林德斯、W.肖滕斯和D.温克(2014a)。对聚集风险的多元依赖性度量。J.计算机。阿普尔。数学263:78–87.J.达恩、D.林德斯、W.肖滕斯和D.温克(2014b)。对聚集风险的多元依赖性度量。J.计算机。阿普尔。数学263:78–87.达恩,J.,范杜费尔,S.,古瓦茨,M.J.,卡斯,R.,唐,Q.,和温克,D.(2006)。风险度量和共名性:综述。随机模型,22(4):573-606。Frees,E.W.和Valdez,E.A.(1998)。使用连接词理解关系。北美精算杂志,2(1):1-25。Gaffke,N.和R–uschendorf,L.(1981)。关于统计学中的一类极值问题。
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2022-5-7 22:07:57
Chung and Statistik系列优化的数学运算,12(1):123–135。Genest,C.,Favre,A.,B\'eliveau,J.,和Jacques,C.(2007)。亚椭圆连接函数及其在多变量水文数据频率分析中的应用。水资源研究,43(9):W09401。乔·H.(1997)。多元模型和依赖概念,统计和应用概率专著第73卷。查普曼与霍尔,伦敦。Kaas,R.,Dhaene,J.,Vyncke,D.,Goovaerts,M.J.,和Denuit,M.(2002)。一个简单的几何证明,证明共单调风险具有凸最大和。阿斯汀·布尔。,32(1):71–80.Kendall,M.和Gibbons,J.D.(1990年)。秩相关法。查尔斯·格里芬的头衔。爱德华·阿诺德,伦敦,第五版。Kotz,S.和Seeger,J.P.(1992年)。具有预先指定边缘的多元分布的下界。在《随机不等式》(华盛顿州西雅图,1991年)中,IMS课堂讲稿第22卷。爵士。,第211-218页。学习数学。统计学家。,加州海沃德·李·W·和安·J·Y.(2014a)。羊群行为指数的财务解释及其统计估计。韩国统计学会杂志,出版。Lee,W.和Ahn,J.Y.(2014b)。关于反单调性的多维延拓及其应用。保险:数学与经济学,56:68–79。林德斯,D.和肖滕斯,W.(2014)。隐含相关性的稳健测量框架。J.计算机。阿普尔。数学271:39–52.内尔森,R.B.(2006)。连接词导论。统计学中的斯普林格系列。斯普林格,纽约,第二版。普切蒂,G.,王,B.,和王,R.(2012)。完全混合性研究进展。应用概率杂志,49(2):430-440。Puccetti,G.和Wang,R.(2014)。一般极值依赖概念。请致电SSRN 2436392。R–uschendorf,L.和Uckelmann,L.(2002)。方差极小化和恒常随机变量。
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2022-5-7 22:08:00
关于给定边缘和统计模型的分布,第211-222页。克卢沃学院出版社,多德雷赫特。施密德,F.和施密特,R.(2007)。斯皮尔曼rho和相关统计的多元扩展。统计与概率信件,77(4):407-416。王斌和王若瑞(2011)。具有单调边缘密度的完全混合性和凸极小化问题。多变量分析杂志,102(10):1344-1360。王斌和王若瑞(2014)。混合性。滑铁卢大学预印本。附录A.Lee和Ahn(2014b)提出了一类最小copula,它可以被视为多元维度中反单调性的替代品。定义6(Lee和Ahn(2014b))。一个d元随机向量-→如果存在函数(f,··,fd),则称U为d-反单调(d-CM)或d-CM∈ Md+[0,1]和dxj=1fi(Ui)=c(A.1),对于某些常数c,概率为1∈ 等价地,我们说分布函数C是d-CMif-→U是d-CM。特别是对于(A.1)中c=1的函数的选择,-→U被称为d-CM,带有参数函数(f,··,fd)。由于Lee和Ahn(2014b)已经证明d-CM不依赖于边际分布(参见Lee和Ahn(2014b)中的引理1),因此我们仅在本附录中提供了一个copula的d-CM定义版本。正如我们在第3节中简要提到的,d-CM可能过于笼统,不能用于极端负相关,因为它包括几乎反单调的运动。或者,Lee和Ahn(2014b)将严格d-CM定义为以下意义上的d-CM子集。定义7(Lee和Ahn(2014b))。一个d元随机向量-→U是严格的d-CM ifPdXj=1Ui=d= 1.等价地,我们说H是严格的d-CM,如果-→U是严格的d-CM。很明显,严格意义上的d-CM是具有常数乘法的单位函数作为参数函数的d-CM:即f(v)=···=fd(v)=d·vfor v∈ [0, 1].
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2022-5-7 22:08:04
R¨uschendorf和Uckelmann(2002)证明了严格d-CM copula的存在;Lee和Ahn(2014b)。严格的d-CM适用于各种最小化/最大化问题(Lee和Ahn,2014b)。推论1的证明。证明推论1等价于证明对于任何给定的-→w-CM连接词C和C*∈ 令人满意的* C、 意味着C*也是-→w-CM。首先,如果-→w不满足(16),那么C是空的,证明是平凡的。所以我们可以假设-→w satis fies(16)和C不是空的。现在,定义两个SETFC:=-→U∈ [0,1]ddXi=1wiui<dPi=1wi,和QC:=-→U∈ [0,1]ddXi=1wiui<dPi=1wi和u,···,u都是有理数.然后,通过实线中有理数的密集性,我们得到-→十、∈ [0,1]ddXi=1wixi<dPi=1wi=[-→U∈足球俱乐部-→十、∈ [0,1]d-→x<-→U=[-→U∈质量控制-→十、∈ [0,1]d-→x<-→U.这反过来意味着dXi=1wiU*i<dPi=1wi= P-→U*∈-→十、∈ [0,1]ddXi=1wixi<dPi=1wi= P-→U*∈[-→U∈质量控制-→十、∈ [0,1]d-→x<-→U≤十、-→U∈QcP-→U*<-→U= 0.(A.2)其中最后一个不等式成立,因为qc是可数集。类似逻辑derivesPdXi=1wiU*i> dPi=1wi= 0这反过来又以(A.2)结束了证明。
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