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2014-08-17
悬赏 200 个论坛币 已解决
我最近有一个想法,泊松过程是针对“单一到达事件”进行建模,每次达到都是一个固定事件或者单个个人;但如果每次到达时间服从泊松分布,但每次到达的事件却是某种概率分布,又该如何处理呢?
比如银行排队,传统泊松是假设每次达到一个人,他们服从泊松分布;
我的问题是,如果每次到达的人数,可能是多个(具体一次达到银行的人数服从正态分布),但到达时间仍服从泊松,那么该如何建模,不知有无参考文献,谢谢大家!

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soar1120 查看完整内容

很简单,poisson分布就两个参数,一个是jump size,一个是jump intensity。你这里就是把jump size从constant变成服从某个分布就行了。 比如你以前去建模一个时间是 ds=mu*dN 其中n就是一个poisson分布。它跳一次还是1.但是mu可以控制实际jump的size。你现在可以建模为 ds=(e^z-1)*dN 其中z服从一个均值为mu,方差为sigma的正态分布。 举的这个例子是金融中一个比较常见的模拟jump risk的方式。希望对你有帮助。
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2014-8-17 00:51:12
很简单,poisson分布就两个参数,一个是jump size,一个是jump intensity。你这里就是把jump size从constant变成服从某个分布就行了。

比如你以前去建模一个时间是
ds=mu*dN
其中n就是一个poisson分布。它跳一次还是1.但是mu可以控制实际jump的size。你现在可以建模为

ds=(e^z-1)*dN
其中z服从一个均值为mu,方差为sigma的正态分布。

举的这个例子是金融中一个比较常见的模拟jump risk的方式。希望对你有帮助。
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2014-8-17 09:45:05
复合poisson
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