风险模型的渐进与随机分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11901469
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0211.概率极限理论与随机化结构
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Currently, as the economy is developing rapidly and human social activities are accelerating, various disaster risk events are occurring more and more frequently. We need to study appropriate statistical actuarial theory to establish risk models, observe the nature of their tail distributions and establish relevant risk prevention mechanisms. It has very important theoretical research and practical application significance...The research contents of this project are as follows: (1) Based on the extreme value theory tool, we intend to develop some new methods to observe risk measures, especially the methods to observe the robustness of extreme value risk measures, which are important for financial practice and theoretical exploration. (2) Analyze the occupation time of a geometric fractional Brownian motion-related asset hedging model. Geometric fractional Brownian motion is widely used as a typical risk asset model in the financial economy. Compared with Brownian motion, fractional Brownian motion is more and more considered because of its better tail behaviour and long-term dependence. (3) Study the liquidation probability of a Brownian motion risk model. In the research process of (2) and (3), the new extreme value theory methods and tools to analyze the tail distributions will be developed, which can be applied to more general theoretical research.
在经济快速发展,人类社会活动加速进行的当下,各种灾害风险事件越来越频繁发生。研究运用适当的统计精算理论方法建立适当的风险模型,观察其尾分布的性质并建立相关的风险预防机制,具有非常重要的理论研究以及实际应用意义。..在本项目研究内容有:(1)以极值理论工具为基础我们拟发展一些新的方法观察风险测度,特别是观察极值风险测度稳健性的方法,这对于金融实践以及理论探索都重要的意义。(2)分析一个几何分数布朗运动相关的资产对冲模型的占有时。几何分数布朗运动在金融经济当中作为典型的风险资产模型被广泛运用。与布朗运动相比,分数布朗运动因其具有更好的尾行为以及长期依赖性,也越来越多得被考虑。(3)研究一个布朗运动风险模型的清算概率。在(2)与(3)问题的研究过程中,新的极值理论尾分布的方法以及研究工具将会被发展,这些将能够被运用到更一般的理论研究当中。

结项摘要

本项目的研究内容涉及到风险管理、数理金融及保险精算等领域中的众多基础风险模型及风险测度,针对风险模型以及破产概率的理论结果及其广泛应用充分展示了其理论研究价值和实践指导意义。.研究成果包含如下四个方面:.1).对风险测度的研究当中,给出了一个重要的统计测度的极值分析估计结果。.2).对一个与利率以及税收有关的布朗运动风险模型的破产概率进行探讨和分析。.3).本研究将高斯极值理论推广的多维高斯场的情况,并将高斯极值理论运用到更一般和广泛的情况。.4).对连续极值在离散化空间上的情况进行了探讨和分析,给出了具有实际应用价值的分析结果。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Approximation of Kolmogorov-Smirnov test statistic
Kolmogorov-Smirnov 检验统计量的近似
  • DOI:
    10.1080/17442508.2020.1844705
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    STOCHASTICS-AN INTERNATIONAL JOURNAL OF PROBABILITY AND STOCHASTIC PROCESSES
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Bai Long;Kalaj David
  • 通讯作者:
    Kalaj David

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其他文献

内蒙古地区健康及患阴道蝇蛆病双峰驼的主要血液指标比较分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    畜牧与饲料科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜建强;戴钦;那仁巴图;哈斯楚鲁;白龙;宝山;额尔德木图;额尔敦木图
  • 通讯作者:
    额尔敦木图
在一个四端含有相干非直接耦合和Rashba自旋-轨道耦合作用的A-B量子干涉仪中调控与自旋有关Andreev反射
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Nanoscale Research Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白龙
  • 通讯作者:
    白龙
34CrNiMo6钢复合喷丸强化的有限元模拟[J].航空制造技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    航空制造技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁若;庞思勤;程冠华;张磊;项俊锋;白龙;陈建军;解丽静
  • 通讯作者:
    解丽静
海岸带摄像控点方案研究及精度分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    海军舰艇学报(军事学核心期刊)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱立波;黄文骞;白龙;周寅飞;龙振宇
  • 通讯作者:
    龙振宇
溶剂对静电纺聚苯乙烯纤维形貌影响及纤维薄膜性能初探
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    高分子材料科学与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宦思琪;韩广萍;倪晓慧;刘国相;白龙;程万里
  • 通讯作者:
    程万里

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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