本文關(guān)鍵詞：基于交叉熵的重尾分布極端事件模擬

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【摘要】：極端事件指發(fā)生概率非常小的事件,比如地震、保險破產(chǎn)、系統(tǒng)失效等。極端事件一旦發(fā)生,往往會造成比較嚴(yán)重的后果。估計極端事件的概率有著重要的現(xiàn)實意義。重要抽樣是估計極端事件概率的一種方法,它克服了一般蒙特卡羅模擬在估計極端事件概率時的缺點。重尾分布是廣泛應(yīng)用于各類風(fēng)險估計的一類分布。最小交叉熵方法是估計最優(yōu)重要抽樣參數(shù)有效的方法,它通過最小化重要抽樣分布與零方差分布之間的交叉熵距離來減小估計的方差。本文運用了兩種最小交叉熵方法,多層交叉熵方法和極大似然交叉熵方法來估計兩種重尾分布,對數(shù)正態(tài)分布和對數(shù)Gamma分布情形下的極端事件概率,結(jié)果表明基于最小交叉熵的重要抽樣優(yōu)于一般蒙特卡羅模擬。
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F840

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