唐启和;古拉米·齐齐亚什维利 次指数随机变量的随机加权和及其在破产理论中的应用。 （英语） Zbl 1049.62017号 极端 6，第3期，171-188（2003）。 小结：设（X_k，1\leqk\leqn\}）是具有公共次指数分布函数的独立实值随机变量，并设（theta_k，1\leqk\ leqn\}）为独立于（X_k，1\ leqk\fleqn）且满足（a\leq\theta_k\fleq b\）的其他随机变量对于所有\（1\leq k\leq n \）。本文证明了渐近关系\[\mathbb{P}\左（max_{1\leqm\leqn}\和^m_{k=1}\ theta_k X_k>X\右）\sim\mathbb}\左\]保留为\（x\到\infty\）。在这样做的过程中，没有对序列（{theta_k，1\leq-k\leqn-}）的依赖结构进行假设。提出了破产理论的一个应用。 引用于三评论引用于89文件 MSC公司： 62E20型 统计学中的渐近分布理论 91B30型 风险理论，保险（MSC2010） 60克50 独立随机变量之和；随机游走 关键词：渐近的;主导变异;破产概率;次指数性;均匀性;重尾分布 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Tang}和\textit{G.Tsitsiashvili}，极限6，第3号，171--188（2003；Zbl 1049.62017） 全文： 内政部