检索结果-南通市图书馆

西南师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期48卷 61-65页

作者：李昱萱陈守全西南大学数学与统计学院重庆400715

本文对在正则变换条件下的失真风险度量的尾部进行了讨论,得到了该尾部失真风险度量的一些渐近性质.

关键词：极值理论失真风险度量尾部失真风险度量极值吸引场广义正则变换

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一类位置不变的极值指数估计量

西南师范大学学报（自然科学版） 2023年第4期48卷 75-79页

作者：蒲钰瑶陈守全西南大学数学与统计学院重庆400715

本文提出了一类位置不变的重尾极值估计量,γ∧n(k_(0),k,r)=1/k_(0)∑_(i=1)^(k_(0))(1/r((X_(n-i,n)-X_(n-k,n)/X_(n-k0,n)-X_(n-k,n))^(r)-1))/1+r/k_(0)∑_(i=1)^(k_(0))(1/r(((X_(n-i,n)-X_(n-k,n))/(X_(n-k 0,n)-X_(n-k,n))^(r)-1))其中:γ>0,k 0是小于k的正整数.得到了此位置不变极值估计量的弱相合性和渐近正态性,并根据其渐近展开式得到k 0的最优选择.

关键词：重尾估计二阶正则变换位置不变渐近正态性

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广义指数分布随机变量序列最大值的收敛速度

西南大学学报（自然科学版） 2013年第5期35卷 89-92页

作者：刘姣姣陈守全西南大学数学与统计学院重庆400715

讨论了广义指数分布极值的极限分布,并给出了广义指数分布的最大值在线性赋范下的一致收敛速度以及混合广义指数分布的逐点收敛速度.

关键词：广义指数分布极限分布收敛速度混合分布

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一类重尾极值指数估计

西南大学学报（自然科学版） 2021年第3期43卷 89-94页

作者：张绿云陈守全西南大学数学与统计学院重庆400715

提出了如下一类重尾极值指数估计γ_(n)^((β1,β2))(k)={(β2-β1)[x∧^((β1))(k)/x∧^((β2))(k)-1]^(-1)+1-β1}^(-1)其中x∧^((β))(k):=1 k∑_(i=0)^(k-1)(X_(n-i,n)/X_(n-k,n))^(1-β)证明了其弱相合性和渐近正态性,并在均方误... 详细信息

关键词：渐近正态性极值指数二阶正则变换

高斯三角阵列最大值与最小值联合密度函数的渐近性

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西南大学学报（自然科学版） 2016年第9期38卷 130-136页

作者：谭樱陈守全西南大学数学与统计学院重庆400715

设{(ξn,i,ηn,i),1≤i≤n,n≥1}为标准化高斯三角阵列,在Hüsler-Reiss条件下,得到了其最大值最小值联合密度函数的收敛性.通过细化Hüsler-Reiss条件,建立了此密度函数的二阶展开.

关键词：二维高斯三角阵列联合极限分布密度收敛最大值与最小值二阶展开

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混合泊松随机测度的定义与构造

重庆大学学报（自然科学版） 2003年第3期26卷 52-55页

作者：陈守全张林华西南师范大学数学系重庆400715 重庆大学数理学院重庆400044

随机过程的具体刻划在金融上有重要应用。混合泊松随机测度正是其一个精确刻划 ,记录值可形成泊松随机测度 ,而记录时间可用泊松随机过程很好地逼近。前人给出了泊松随机测度的经典结果。在此基础上运用测度论典型手法及拉普拉斯泛函 ,... 详细信息

随机过程的具体刻划在金融上有重要应用。混合泊松随机测度正是其一个精确刻划 ,记录值可形成泊松随机测度 ,而记录时间可用泊松随机过程很好地逼近。前人给出了泊松随机测度的经典结果。在此基础上运用测度论典型手法及拉普拉斯泛函 ,得到混合泊松随机测度的结论。不仅给出了混合泊松随机测度的定义 :N是E上的点过程 ,如果在给定Λ =λ条件下 ,N是具有均值测度的泊松随机测度 ,则称N为混合泊松随机测度。而且得到混合泊松随机测度的构造与存在唯一性定理。

关键词：混合泊松随机测度拉普拉斯泛函 Radon测度