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关于连续型随机变量函数分布类型的一个反例被引量：1: 2016年; 给出了一个反例,说明一个连续型随机变量由非平凡的连续函数作用后得到的新随机变量不一定为连续型随机变量.; 李春丽何晓霞; 关键词：连续型随机变量随机变量函数分布函数

分数布朗运动下支付红利的最优投资与消费: 2013年; 最优投资与消费问题是数理金融学的核心问题之一。在幂效用函数u(x)=xλ/λ,x>0条件下,采用分数布朗运动随机分析法研究分数布朗运动下支付红利的最优消费资产组合问题。结果表明,运用该方法可得到最优价格函数和最优消费资产组合的显示解,该显示解对投资消费问题具有可参考性。; 王志明王子林; 关键词：分数布朗运动红利

稀疏过程下一类相依两险种风险模型的破产概率被引量：5: 2015年; 本文考虑一类索赔相依的两险种风险模型,其中两个索赔到达计数过程通过一个Erlang(2)过程部分稀疏相关.通过引入辅助模型,得到破产概率所满足的积分方程,并借助于更新方法讨论其渐进性,最后在索赔额均服从指数分布时给出该模型及辅助模型的生存概率所满足的线性微分方程组及其解法.; 吴传菊王晓光何晓霞刘禄勤; 关键词：破产概率

分位数回归在医疗消费影响因素研究中的应用被引量：4: 2017年; 基于分位数回归及其变量选择模型,利用2011年中国健康与营养调查数据(CHNS)实证分析了医疗消费的影响因素.通过Lasso方法从多个影响因素中选取出了对医疗消费影响较大的因素,发现个人收入、年龄、受教育程度、患病程度和地区变量对医疗消费的影响较大,通过分位数回归模型,对影响医疗消费诸因素的作用方式与程度进行了研究.; 何晓霞徐伟吴传菊; 关键词：分位数回归

指数索赔情形下一类相依两险种风险模型的破产概率被引量：4: 2014年; 考虑一类稀疏过程下索赔相依的两险种风险模型:U(t)=u+ct-∑i=1N2(t)X_i-∑i=1N2(t)Y_(i),其中{N_1(t),t≥0}、{N_2(t),t≥0}分别表示两个险种的索赔次数,它们按下述方式相关:N_1(t)N_(11)(t)+N_(12)(t),N_2(t)=N_(22)(t)+N'_(12)(t),{N'_(12)(t),t≥0}是{N_(12)(t),t≥0}的一个p-稀疏.考虑下列两种情形:(Ⅰ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(12)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}均为Poisson过程;(Ⅱ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}为Poisson过程,{N_(12)(t),t≥0}为Erlang(2)过程.在上述两种情形下,当两险种的单次索赔额均服从指数分布时,通过建立并求解生存概率所满足的微分方程,给出其破产概率的表达式.; 吴传菊张成林王晓光何晓霞熊丹; 关键词：破产概率

右删失数据下回归函数的局部组合分位数回归估计被引量：1: 2016年; 本文研究右删失数据情形下的组合分位数回归模型,采用局部多项式逼近来估计回归函数,得到回归函数在某一点的估计量的渐近正态性和区间估计,并通过蒙特卡洛模拟验证了所提方法的有限样本性质。; 何晓霞刘熙王志明; 关键词：删失数据回归函数渐近正态性局部多项式非参数回归

武汉市在校大学生数与经济增长的协整分析: 2013年; 近二十年来,我国高等教育规模不断扩大,高校在校生数不断增加,其中武汉市位居全国前列.为了研究高校在校生数对当地经济发展的影响,本文利用武汉市1992-2012年在校大学生人数数据,通过建立合适的模型,来定量探讨武汉市在校大学生数与经济增长的内在关系.结果表明,武汉市经济增长与武汉在校大学生人数模型之间存在着长期均衡关系且互为格兰杰因果关系.; 吴頔余东; 关键词：经济增长 GRANGER因果检验

一类相依两险种风险模型的分类破产概率（英文）被引量：1: 2014年; 本文考虑文[1]中引入的一类索赔达到计数过程相关的两险种风险模型.利用更新方法,获得了该风险模型的分类破产概率的渐进结果,并给出了指数索赔情形下分类破产概率的表达式,从而改进了文[1]中的相关结果.; 吴传菊张成林何晓霞熊丹李青青; 关键词：破产概率

稀疏过程下相依两险种Poisson风险模型被引量：2: 2014年; 考虑一类索赔到达计数过程部分稀疏相依的二元风险模型,借助于Poisson过程的随机分流定理将该风险模型转化为经典风险模型,利用经典风险理论的有关方法和结论给出了该模型的生存概率满足的积分方程以及破产概率的Lundberg不等式及其Cramer-Lundberg逼近,并在索赔为指数分布情形通过求解积分方程给出了破产概率的精确表达式,最后讨论了相依性对破产概率的界的影响。; 吴传菊王晓光何晓霞熊丹; 关键词：破产概率 LUNDBERG不等式

指示变量随机缺失下变系数模型的分位数回归: 2019年; 本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模拟和实例分析表明,所提出的方法可以有效处理此类存在缺失的数据,获得有意义的结果。; 宁黎明何晓霞王志明; 关键词：分位数回归删失数据 B样条

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