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Tail asymptotic expansions for L-statistics

Science China Mathematics 2014年第10期57卷 1993-2012页

作者： HASHORVA Enkelejd LING ChengXiu PENG ZuoXiang Department of Actuarial Science Faculty of Business and EconomicsUniversity of Lausanne School of Mathematics and Statistics Southwest University

We derive higher-order expansions of L-statistics of independent risks X1,..., Xn under conditions on the underlying distribution function F. The new results are applied to derive the asymptotic expansions of ratios of two kinds of risk measures, stop-loss premium and excess return on capital, respectively. Several examples and a Monte Carlo simulation study show the efficiency of our novel asymptotic expansions. Keywords smoothly varying condition, second-order regular variation, tail asymptotics, value-at-risk, con- ditional tail expectation, largest claims reinsurance, ratio of risk measure, excess return on capital

关键词： smoothly varying condition second-order regular variation tail asymptotics value-at-risk conditional tail expectation largest claims reinsurance ratio of risk measure excess return on capital 60E05 60F99

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