• 保险和金融用的例外事件模型(英文版)
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保险和金融用的例外事件模型(英文版)

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200 九五品

仅1件

北京海淀
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作者P.Embrechts,C.Kluppelberg,T,Mikosch 编

出版社世界图书出版公司

出版时间2003-06

版次1

装帧平装

货号108

上书时间2021-04-07

竹外云

九年老店
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   商品详情   

品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 P.Embrechts,C.Kluppelberg,T,Mikosch 编
  • 出版社 世界图书出版公司
  • 出版时间 2003-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787506259293
  • 定价 98.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 648页
【内容简介】
In a recent issue, The New Scientist ran a cover story under the title: "Mission improbable. How to predict the unpredictable"; see Matthews [448]. In it, the author describes a group of mathematicians who claim that extreme value theory (EVT) is capable of doing just that: predicting the occurrence of rare events, outside the range of available data. All members of this group, the three of us included, would immediately react with: "Yes, but, ...", or, "Be aware...". Rather than at this point trying to explain what EVT can and cannot do, we would like to quote two members of the group referred to in [448]. Richard Smith said, "There is always going to be an element of doubt, as one is extrapolating into areas one doesn't know about. But what EVT is doing is making the best use of whatever data you have about extreme phenomena." Quoting from Jonathan Tawn, "The key message .is that EVT cannot do magic - but it can do a whole lot better than empirical curvefitting and guesswork. My answer to the sceptics is that if people aren't given well-founded methods like EVT, they'll just use dubious ones instead."
【目录】
Reader Guidelines 

1 Risk Theory 

  1.1 The Ruin Problem 

  1.2 The Cramer-Lundberg Estimate 

  1.3 Ruin Theory for Heavy-Tailed Distributions 

    1.3.1 Some Preliminary Results 

    1.3.2 Cramer-Lundberg Theory for Subexponential Distributions 

    1.3.3 The Total Claim Amount in the Subexponential Case 

  1.4 Cramer-Lundberg Theory for Large Claims: a Discussion 

    1.4.1 Some Related Classes of Heavy-Tailed Distributions 

    1.4.2 The Heavy-Tailed Cramer-Lundberg Case Revisited 

2 Fluctuations of Sums 

  2.1 The Laws of Large Numbers 

  2.2 The Central Limit Problem 

  2.3 Refinements of the CLT 

  2.4 The Functional CLT: Brownian Motion Appears 

  2.5 Random Sums 

    2.5.1 General Randomly Indexed Sequences 

    2.5.2 Renewal Counting Processes 

    2.5.3 Random Sums Driven by Renewal Counting Processes 

3 Fluctuations of Maxima

  3.1  Limit Probabilities for Maxima

  3.2  Weak Convergence of Maxima Under Affine Tranformations

  3.3  Maximum Domains of Attracion and Norming Constants

    3.3.1  The Mazimum Domain of Attraction of the Frechet Distribution 

    ……

4  Fluctuations of Upper Order Statistics

5  An Approach to Extremes via Point Processes

6  Statistical Methods for Extremal Events

7  Time Series Analysis for Heavy-Tailed Procces

8  Special Topics

Appendix

References

Index

List of Abbreviations and Symbols
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