黄南阮;阿卜杜勒·利塞尔;维卡斯·维克拉姆·辛格 正态均值-方差混合随机对策分布独立的线性联合机会约束。 （英语） Zbl 07850483号 统计概率。莱特。 208，文章ID 110036，13 p.（2024）. 摘要：在本文中，我们研究了一个玩家博弈，其中收益和策略集是使用随机变量定义的。每个参与者的收益函数用期望值函数定义，他/她的策略集用线性联合机会约束定义。定义联合机会约束的随机约束向量是独立的，遵循正态均值-方差混合分布。对于每个参与者，我们重新定义了联合机会约束，以便在温和的假设下使用Kakutani不动点定理证明Nash均衡的存在性。我们通过考虑金融市场中两个竞争公司之间的博弈来说明我们的理论结果。 MSC公司： 91A15型 随机对策，随机微分对策 90立方厘米 随机规划 91G15型 金融市场 关键词：机会约束博弈;正态均值方差混合;纳什均衡 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Hoang Nam Nguyen}等人，统计概率。莱特。208，文章ID 110036，13 p.（2024；Zbl 07850483） 全文： 内政部 参考文献： [1] 椭圆分布相依联合机会约束下的随机对策，J.Optim。理论应用。，195, 1, 249-264, 2022 ·Zbl 1503.91026号 [2] 基于正态均值-方差混合分布的稳健混合回归建模，计算。统计师。数据分析。，第180条，第107661页，2023年·Zbl 07708615号 [3] 正态方差-平均混合和z分布，国际。统计师。修订版，第50、2、145-159页，1982年·Zbl 0497.62019号 [4] 具有联合机会约束的一般和博弈，Oper。雷斯莱特。，46, 5, 482-486, 2018 ·Zbl 1476.91009号 [5] 广义双曲线模型：金融衍生品和风险度量，（Geman，Hélyette；Madan，Dilip；Pliska，Stanley R.；Vorst，Ton，《数学金融——2000年巴克莱金融学会第一届世界大会论文选集》，巴黎，2000年6月29日至7月1日，2002年，施普林格：施普林格柏林，海德堡）， 245-267 ·Zbl 0996.91067号 [6] 具有随机约束的游戏的等效数学程序，Statist。普罗巴伯。莱特。，174，第109092条，第2021页·Zbl 1475.91008号 [7] 具有独立随机变量的机会约束的凸性，计算。最佳方案。申请。，41, 2, 263-276, 2008 ·Zbl 1168.90568号 [8] 机会约束博弈纳什均衡的存在性，Oper。雷斯莱特。，44, 5, 640-644, 2016 ·Zbl 1408.91027号 [9] 解决不确定电力市场中的供应侧风险：随机纳什模型、可扩展算法和误差分析，Optim。方法软件。，28, 5, 1095-1138, 2013 ·Zbl 1278.91077号 [10] 具有联合概率约束的线性规划的二阶锥规划方法。雷斯莱特。，40, 5, 325-328, 2012 ·Zbl 1250.90060号 [11] 关于光滑和非光滑凸随机Nash对策解集的特征，SIAM J.Optim。，21, 3, 1168-1199, 2011 ·兹伯利1235.90109 [12] 多投资组合优化的均衡选择，欧洲期刊Oper。研究，295，1，363-3732021·Zbl 1487.91120号 [13] 带投资组合和边际风险约束的风险预算多投资组合优化，Ann.Oper。2018年第262、2547-578号决议·Zbl 1416.91352号 [14] 混合分布的机会约束博弈，数学。方法操作。2021年决议·Zbl 1480.91009号 [15] n人博弈中的平衡点。国家。阿卡德。科学。，36, 1, 48-49, 1950 ·Zbl 0036.01104号 [16] 关于凸截面集的定理的应用，数学。安，163，3，189-203，1966·Zbl 0138.37401号 [17] 具有机会约束的两人零和博弈的二阶锥规划公式，欧洲J.Oper。2019年第275839-845号决议·Zbl 1431.91006号 [18] 随机支付博弈的纳什均衡特征，J.Optim。理论应用。，178, 3, 998-1013, 2018 ·Zbl 1419.91027号 [19] 随机程序的稳定性分析，Ann.Oper。1991年第30、1、241-266号决议·Zbl 0748.90047号 [20] 《金融重尾分布手册：金融手册》，第1卷，2003年，爱思唯尔出版社 [21] 2021年联合概率约束下正态均值-方差混合分布的凸性条件 [22] 关于正态分布的均值和/或方差混合，（Balzano，Simona；Porzio，Giovanni C.；Salvatore，Renato；Vistocco，Domenico；Vichi，Maurizio，《数据分析中的统计学习和建模》，2021年，Springer国际出版：Springer International Publishing Cham），117-127 [23] 风电和负荷预测误差分布的比较。2012年，国家可再生能源实验室（NREL）代表：美国科罗拉多州戈尔登国家可再生能源实验 [24] 对称多元及相关分布，2018年，查普曼和霍尔/CRC [25] 使用双曲线分布的风险价值，J.Econ。公交车。，52, 5, 455-467, 2000 [26] 基于EM的固定（λ）多元广义双曲分布的最大似然参数估计。，14, 1, 67-77, 2004 [27] 可再生能源微电网聚合商规避风险的能源共享市场游戏，IEEE Trans。电力系统。，37, 5, 3528-3539, 2022 [28] 基于正态均值-方差混合模型的均值-方差投资组合优化，J.Ind.Manag。最佳。，12, 3, 1129-1151, 2016 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。