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        混合對數(shù)正態(tài)分布最大值的極限分布

        2014-10-09 03:39:02黃建文羅遠(yuǎn)峰
        關(guān)鍵詞:大學(xué)模型研究

        黃建文, 羅遠(yuǎn)峰

        (遵義師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計算科學(xué)學(xué)院,貴州遵義563002)

        1 預(yù)備知識

        對于極值理論中指定分布的最大值分布的極限分布以及相應(yīng)的賦范常數(shù)的研究是一個重點問題和難點問題.這一問題,有部分學(xué)者對此做了比較深入的研究和應(yīng)用[1-8],對數(shù)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)定義如下:對于x>0

        混合對數(shù)正態(tài)分布在現(xiàn)代統(tǒng)計的發(fā)展過程中作為一個模型得到廣泛深入的研究和應(yīng)用.關(guān)于混合對數(shù)正態(tài)分布的應(yīng)用已有很多研究成果:M.Yang[10]對于模擬峰度和偏度研究標(biāo)準(zhǔn)的對數(shù)正態(tài)混合模型;H.Chrisfina等[11]考慮在一個保險政策中,假定索賠金額具有混合對數(shù)正態(tài)分布,研究得出給定參數(shù)值的中位數(shù)的分布服從對數(shù)正態(tài)分布;Y.Tian等[12]在均方損失函數(shù)下通過抽樣算法研究對數(shù)正態(tài)分布混合模型的參數(shù)估計,而且通過一些模擬表明貝葉斯算法對他們的模型是有效的.S.Jamaludin等[13]引入幾種類型的混合分布在描述和擬合馬來西亞半島每天降雨量的數(shù)據(jù)時,通過分析和檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)混合對數(shù)正態(tài)模型被認(rèn)為是最佳的模型.L.Dietmar[14]構(gòu)造出在Merton模型(Black-Scholes模型帶跳)和隨機(jī)波動模型中近似終端分布的混合對數(shù)正態(tài)分布,并將其應(yīng)用于衍生品的定價和風(fēng)險管理等方面.

        本文主要研究同服從混合對數(shù)正態(tài)分布的獨立隨機(jī)變量、最大值的極限分布及其相應(yīng)的規(guī)范化常數(shù).主要結(jié)果給出了這一重要分布最大值的漸近形式.這2個命題的結(jié)論可以用于多元數(shù)據(jù)處理和參數(shù)估計中理論分析研究.

        為了得到本文的主要結(jié)論,下面給出幾個引理.這2個引理來自于參考文獻(xiàn)[15].

        2 輔助引理

        3 主要結(jié)果

        4 證明

        [1]熊芳,彭作祥.埃爾蘭分布極值的收斂速度[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2011,33(3):5-8.

        [2]帥玉亮,彭作祥.離散型隨機(jī)變量冪賦范下最大值的極限分布[J].西南師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,37(1):16-19.

        [3]劉豹,彭作祥.有限混合短尾對稱分布的極值分布[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,35(1):85-88.

        [4]黃建文,陳守全,李文興.廣義logistic分布的收斂速度[J].四川大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2014,51(1):47-52.

        [5]楊紅艷,彭作祥.有限混合偏正態(tài)極值的極限分布[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2014,36(3):59-62.

        [6]徐明媛.常見概率分布相互關(guān)系及極限定理[J].四川師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,1987,9(3):28-34.

        [7]Chen S,Huang J.Rates of convergence of extreme for asymmetric normal distribution[J].Stati Prob Lett,2014,84:158-168.

        [8]Liao X,Peng Z,Nadarajah S,et al.Rates of convergence of extremes from skew-normal samples[J].Stat Prob Lett,2014,84:40-17.

        [9]Liao X,Peng Z.Convergence rates of limit distribution of maxima of lognormal samples[J].J Math Anal Appl,2012,395(2):643-653.

        [10]Yang M.Normal log-normal mixture,leptokurtosis and skewness[J].Appl Econ Lett,2008,15(9):737-742.

        [11]Chrisfina H,Jacques C.Mixed lognormal distributions[J].Actuarial Research Clearing House,1994,2:215-220.

        [12]Tian Y,Liu Y,Chen P.Bayesian analysis for a mixture of log-normal distributions[J].Sci Magna,2010,6(1):65-71.

        [13]Jamaludin S,Kong C,Yusof F,et al.Introducing the mixed distribution in fitting rainfall data[J].Open J Modern Hydrology,2011,1(2):11-22.

        [14]Dietmar L.Mixed lognormal distributions for derivatives pricing and risk-management[J].Society for Computational Economics:Computing in Economics and Finance,2004,48:1-30.

        [15]Leadbetter M R,Lindgren G,Rootzen H.Extremes and Related Properties of Random Sequences and Processes[M].New York:Springer-Verlag,1983:5-27.

        [16]Peng Z,Weng Z,Nadarajah S.Rates of convergence of extremes for mixed exponential distributions[J].Math Comput Simulation,2010(1),81:92-99.

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        [18]劉豹,付穎.麥克斯韋分布的逐點收斂速度[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,35(5):80-83.

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        [22]Liao X,Peng Z,Nadarajah S.Tail Behavior and Limit Distribution of Maximum of Logarithmic General Error Distribution[R].Manchester:Manchester University,2012.

        [23]劉姣姣,陳守全.廣義指數(shù)分布隨機(jī)變量序列最大值的收斂速度[J].西南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,35(5):89-92.

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