Tail asymptotic for discounted aggregate claims with one-sided linear dependence and general investment return
Tail asymptotic for discounted aggregate claims with one-sided linear dependence and general investment return
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具有单边线性相关性和一般投资回报的贴现总索赔的尾部渐近
DOI：
10.1007/s11425-017-9167-0
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发表时间：
2018-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dingcheng Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fenglong Guo;Dingcheng Wang
在本研究中，我们研究了一个依赖风险模型中贴现总索赔规模的尾部概率。在该模型中，我们观察到专利申请规模遵循一个片面的线性过程，具有独立和相同分布的创新。投资回报被描述为具有cádlág路径的一般随机过程。在重尾创新分布的情况下，我们能够推导出尾概率的渐近估计，并提供渐近上界，以提高我们研究的适用性。
In this study, we investigate the tail probability of the discounted aggregate claim sizes in a dependent risk model. In this model, the claim sizes are observed to follow a one-sided linear process with independent and identically distributed innovations. Investment return is described as a general stochastic process with cádlág paths. In the case of heavy-tailed innovation distributions, we are able to derive some asymptotic estimates for tail probability and to provide some asymptotic upper bounds to improve the applicability of our study.
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DOI：
--
发表时间：
1999-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ken-iti Sato
通讯作者：
Ken-iti Sato
影响因子：
1.2
作者：
Fenglong Guo;Dingcheng Wang
通讯作者：
Fenglong Guo;Dingcheng Wang
影响因子：
1.3
作者：
Q. Tang;Zhongyi Yuan
通讯作者：
Q. Tang;Zhongyi Yuan
影响因子：
0.6
作者：
L. Breiman
通讯作者：
L. Breiman
影响因子：
1.9
作者：
C. Klüppelberg;Radostina Kostadinova
通讯作者：
C. Klüppelberg;Radostina Kostadinova