导读:本文包含了加权损失论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:加权平衡熵损失函数,Bayes估计,随机模拟,相合性
加权损失论文文献综述
程建华,毛施云,王德辉[1]（2019）在《加权平衡熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计》一文中研究指出首先,基于平衡损失函数的形式,给出一个加权平衡熵损失函数,并将其应用到Poisson分布中,得到了该损失函数下参数的Bayes估计.其次,在先验分布为Gamma分布的条件下,给出估计量的显式表达式,证明估计量的相合性,并利用QQ图的方法检验估计量的渐近正态性.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
张庆莉,吴黎军[2]（2019）在《广义加权损失函数下未决赔款准备金的信度估计》一文中研究指出为了使得估计的准备金不依赖于先验分布的具体形式,在贝叶斯链梯模型中,采用信度理论的思想,在广义加权损失函数下得到链梯因子的信度估计,建立了案均赔款法下的未决赔款准备金模型.最后,给出保险公司的实际例子,将得到的信度估计与经典链梯法和随机链梯法估计进行了比较.结论显示,方法对未决赔款准备金是有效的.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年09期）
冉金玉,张新功[3]（2019）在《总加权误工损失的两个代理单机排序问题》一文中研究指出研究同总加权误工损失有关联的两个代理间单机排序的问题.两个代理之间的排序问题中,允许工件在加工过程中中断,设总加权误工损失为第一个代理的目标函数,最大正则函数是第二个代理的目标函数.在此问题中结合EDD规则确定一个最优排序算法,使得满足第二个代理目标可行的情况下,第一个代理的目标函数最小.在上述问题最优排序规则确定的前提下,求出最优排序使得第一个代理的目标函数最小.最终给出了和总加权误工损失有关的排序问题的一个最优算法,并且证明了问题在在多项式时间内可解.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
陈昌富,曾松林,刘一俊[4]（2018）在《考虑预应力损失桩-锚结构内力计算的加权残值法》一文中研究指出针对已有锚索抗滑桩计算模型的不足,按锚索抗滑桩实际的受力过程,考虑了施工阶段锚索预应力的损失及桩体位移对桩锚协调方程的影响,分别在预应力施加和滑坡推力作用阶段建立计算模型,并基于加权残值法建立了锚索抗滑桩的内力与变形计算方法。同时,基于Matlab平台编制了锚索抗滑桩的计算程序,将该程序对已有的工程实例进行分析,并与现有的桩锚计算模型进行对比,结果表明,该模型能很好地体现锚索抗滑桩在预应力施加阶段主动受力这一特殊过程对桩锚位移协调方程的影响,且能考虑下排锚索施工对上排锚索造成的预应力损失;而且与现有的计算模型相比,本模型更加符合工程实际。(本文来源于《岩土力学》期刊2018年12期）
刘婉贞[5]（2018）在《加权平方误差损失下指数分布寿命绩效指标的Bayes估计》一文中研究指出本文研究了产品寿命服从指数分布情形的寿命绩效指标的Bayes统计推断问题。基于参数的先验分布为伽玛先验分布,得到了加权平方误差损失函数下寿命绩效指标的Bayes估计,此外根据该估计提出了一套产品质量检验程序用于产品质量检测。最后实例分析结论说明了检验方法的有效性。(本文来源于《中国科技信息》期刊2018年16期）
刘薇[6]（2018）在《加权平方损失下一类正态均值矩阵的估计》一文中研究指出在加权平方损失下,文章考虑了一类正态均值矩阵的估计。即Efron-Morris估计。在适当条件下,证明了该估计是极小极大的。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年11期）
石博[7]（2018）在《动态加权期望损失及其在投资组合中的应用》一文中研究指出金融风险贯穿于金融市场主体从事金融活动的整个过程,由于金融风险给金融市场参与者造成的收益或损失具有很大的不确定性,而且其可能带来的危害程度与影响范围难以准确预估,因此风险度量作为投资者防控与管理金融风险过程中一个至关重要的步骤,对该方面的研究有着非常重要的现实意义.本文在静态风险度量-加权期望损失(WES)的基础上,以投资期限的划分为分界点,提出了一种新的动态风险度量-动态加权期望损失(DWES),它是文献[10]中的指数加权函数到一般的非线性加权函数情形的推广,极大地丰富了现有的风险度量方法.本文共分为五个部分.首先,第一章主要阐述了金融风险度量的相关研究背景和研究现状.第二章我们先给出一些基本的数学定义,然后简单概述了常见的风险度量方法,如风险价值VaR、一致风险度量、期望损失ES和加权期望损失WES,其中WES通过在ES的基础上引入非线性加权函数w(x),从而赋予了不同损失值不同的权重,然后我们通过实际股票数据,证明了 WES相较于ES能够更加有效地刻画不同投资者对于风险的厌恶态度.其次,在第叁章中,我们先介绍了动态加权期望损失(DWES)的定义,然后证明了其作为一个合理风险度量应有的凸性、单调性以及其它性质,接着又探讨了非线性加权函数w(x)的选择问题,并根据几种常见的损失分布,对加权函数的选取及参数的范围作出了具体说明,为DWES的实际应用提供了理论依据.最后,第四章和第五章则侧重于动态加权期望损失(DWES)在投资组合中的应用和结论.我们通过计算并对比在不同非线性加权函数w(x)情况下,相同5个时期组合投资的静态风险WES和动态风险DWES,得到了如下结论:当前时期的动态风险DWES与前期的信息紧密相关,并会对未来的风险波动有持续性的影响;此外,对于固定的参数,不同形式加权函数下的动态风险DWES对于风险的刻画程度大不相同,因此针对不同风险偏好程度的投资者,我们可以通过选择不同的非线性加权函数w(x)来进行风险度量.(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
郭建平,赵立龙[8]（2018）在《基于信度加权迭加分布模型的医疗保险损失数据拟合问题研究》一文中研究指出利用保险精算学中信度理论的思想,提出了通过构建以信度因子为权重的迭加分布模型拟合厚尾观测数据的方法。通过剩余期望函数以及P-P图和Q-Q图归纳了常用单一理论分布的尾部拟合性质,并总结了信度加权的迭加分布模型的建模流程。通过矩母函数定义和分析,给出了迭加分布的高阶矩解析式以及迭加分布模型中的四参数矩估计方法。实证分析结果表明信度加权的迭加分布模型比单一分布模型具有更好的拟合厚尾数据的能力。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2018年01期）
刘琼,胡亦钧[9]（2018）在《多期指数加权期望损失》一文中研究指出本文研究了多期资产投资的风险度量问题.利用VaR及ES,结合投资者的投资行为与心理因素,以投资期限的划分为分界点,提出了一种新的多期风险度量――多期指数加权期望损失(MWES),并证明了它的凸性与单调性.推广了已有的风险度量方法.(本文来源于《数学杂志》期刊2018年01期）
常志远,孙金生[10]（2016）在《考虑Taguchi损失函数时自适应指数加权平滑控制图的经济统计设计》一文中研究指出为解决指数加权平滑(EWMA)控制图惯性问题而提出的自适应EWMA(adaptive EWMA,AEWMA)控制图的统计特性已经被广泛研究,但AEWMA控制图经济特性的研究却从未见有成果发表.针对该问题,在考虑Taguchi损失函数的基础上,给出了AEWMA控制图经济统计设计的模型.提出了一种在偏移区间上对AEWMA控制图进行优化设计的方法,用该方法优化设计的AEWMA控制图与针对固定偏移优化设计的EWMA控制图进行了比较.结果表明该方法设计的AEWMA控制图仍然保持其解决EWMA控制图惯性问题的特性,AEWMA控制图的经济特性同样优于EWMA控制图.分析了AEWMA控制图经济统计设计的参数灵敏度,总结了AEWMA控制图的参数变化与损失、平均链长以及最优参数组合之间的关系.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年03期）
加权损失论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了使得估计的准备金不依赖于先验分布的具体形式,在贝叶斯链梯模型中,采用信度理论的思想,在广义加权损失函数下得到链梯因子的信度估计,建立了案均赔款法下的未决赔款准备金模型.最后,给出保险公司的实际例子,将得到的信度估计与经典链梯法和随机链梯法估计进行了比较.结论显示,方法对未决赔款准备金是有效的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加权损失论文参考文献
[1].程建华,毛施云,王德辉.加权平衡熵损失函数下Poisson分布参数的Bayes估计[J].吉林大学学报(理学版).2019
[2].张庆莉,吴黎军.广义加权损失函数下未决赔款准备金的信度估计[J].数学的实践与认识.2019
[3].冉金玉,张新功.总加权误工损失的两个代理单机排序问题[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2019
[4].陈昌富,曾松林,刘一俊.考虑预应力损失桩-锚结构内力计算的加权残值法[J].岩土力学.2018
[5].刘婉贞.加权平方误差损失下指数分布寿命绩效指标的Bayes估计[J].中国科技信息.2018
[6].刘薇.加权平方损失下一类正态均值矩阵的估计[J].统计与决策.2018
[7].石博.动态加权期望损失及其在投资组合中的应用[D].武汉大学.2018
[8].郭建平,赵立龙.基于信度加权迭加分布模型的医疗保险损失数据拟合问题研究[J].统计与信息论坛.2018
[9].刘琼,胡亦钧.多期指数加权期望损失[J].数学杂志.2018
[10].常志远,孙金生.考虑Taguchi损失函数时自适应指数加权平滑控制图的经济统计设计[J].控制理论与应用.2016