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i.i.d.随机变量和的渐近随机优势规则。 (英语) Zbl 1331.60040号

小结:在本文中,我们在假设随机变量是稳定分布的情况下处理随机优势规则。稳定的帕累托分布通常用于模拟各种现象。特别是,它在几个应用领域的使用主要是由广义中心极限定理证明的,该定理表明,具有重尾分布的多个i.i.d.随机变量的和趋于稳定的帕累托分布。我们证明了在稳定的Paretian情形下,尾部的渐近行为是建立优势的基础。此外,我们引入了一个新的弱随机分散阶,旨在评估在最大不确定性条件下,一个随机变量是否比另一个更“危险”,以及一个不对称随机序,旨在评估随机变量是否或多或少不对称。理论结果被所获得的支配规则的金融应用所证实。实证分析表明,本文引入的风险弱阶通常是二阶随机优势度的良好指标。

MSC公司:

60埃15 不平等;随机排序
60E07型 无限可分分布;稳定分布
91G10型 投资组合理论
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