2.3—最常见的随机过程或随机模型.ppt
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常见的随机过程或随机模型.pptx
1最常见的随机过程或随机模型
2Brown运动或Wiener过程二项过程Poission过程白噪声过程自回归过程移动平均过程混合自回归移动平均过程利率期限结构或均值回复模型ARCH类模型与GARCH类模型主要内容
引言Brown运动或Wiener过程3STEP1STEP2STEP3Brown运动是1827年英国生物学家Brown在研究花粉运动时被发现的。1918年，Wiener给出Brown运动的严格的数学描述，所以Brown运动也被称为Wiener过程。目前，在经济金融研究中，Brown运动被广泛用以描述股票价格的变化过程，并成为描述随机现象的基石。
标准布朗运动两大特征：44Copyrig
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复旦金融用随机过程-最常见的随机过程或随机模型.ppt
* GARCH模型对于资产组合波动率的前三个特征都能够比较好地刻画，但是不能很好地刻画资产组合波动率的最后一个特征。以GARCH(1,1)模型为例，可以看出，对于前一期发生的市场冲击at-1，不管是正向冲击还是负向冲击，只要绝对值相等，该冲击对资产组合下一期波动率的影响都一样。 为此，Nelson（1991）提出了指数GARCH模型（Exponential GARCH, EGARCH），EGARCH模型能够很好地描述资产组合波动率对收益率的正向冲击和负向冲击所作出的非对称反应。 * 首先，对于GARCH（1，1）模型市场冲击at = σtεt中的εt，构造一个新的冲击g(εt
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2.3-平稳随机过程功率谱.ppt
三、带通白噪声 高斯状的色噪声是指色噪声的功率谱密度的形状是高斯形的，它的分布可以是任意的。 带通白噪声的平均功率： 四、信噪比 2.5 随机序列 2.5.1 统计均值和时间均值 一、一般序列 如果N个随机变量相互独立，则有： 如果X(n)为连续随机序列，则 如果X(n)为离散随机序列，则上面的公式变为： 二、平稳序列 三、各态历经序列 2.5.2 相关序列与协方差序列性质 如果两个实随机序列X(n)和Y(n)是平稳的，并且是联合平稳的，则有： 相关序列的性质 1、自相关和自协方差序列为偶函数，而互相关和互协方差序列是非奇非偶的。 2、自相关和自协方差序列的幅度满足： 部分分式展开法 2.
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概率论和随机过程2.3.pptx
2.3连续型随机变量及其概率密度 ;1.定义 设随机变量X的分布函数为F(x)，若存在非负函数f(x)，使对于任意实数x，有 ;,则X为连续型随机变量。 ;（3）在计算连续型随机变量X落在某一区间的概率时，不必区分该区间是开区间或闭区间或半开区间。例如有 P{aX≤b}=P{a≤X b} = P{a X b}=P{a≤X≤b}
3.概率密度f (x)的性质:
（1）f(x)≥0
（2）;(3)X落在区间(x1，x2]的概率 ; 这里我们看到概率密度的定义与物理学中的线密度的定义相类似，若非均匀直线的线密度为f(x)，
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第十一章 马氏链模型;马氏链模型;通过有实际背景的例子介绍马氏链的基本概念和性质;Xn+1只取决于Xn和pij, 与Xn-1, …无关; n 0;1;n 0 1 2 3 ?;马氏链的基本方程;马氏链的两个重要类型;马氏链的两个重要类型;11.2 钢琴销售的存贮策略 ;问题分析 ;模型假设 ;模型建立 ;模型建立 ;第n周失去销售机会的概率 ;模型求解 ;敏感性分析 ;11.3 基因遗传;父母基因类型决定后代各种基因类型的概率;随机繁殖;基因比例 d:r=p:q;马氏链模型;近亲繁殖
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第二章 随机过程的基本概念_2.3 2.4.pdf
随机过程的基本概念
第二章
第二章随机过程的基本概念
2.3 平稳随机过程
2015/5/12 2
2.3.1 平稳随机过程的定义
随机过程可分为平稳和非平稳两大类
严格地说，所有信号都是非平稳的
平稳信号的分析要容易得多
举例
2.3.1 平稳随机过程的定义
f (x ,
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一、地震概述
地震是一种极具破坏力的自然灾害，对人类生命和财产安全构成严重威胁。它是地壳运动过程中能量突然释放所产生的振动现象，其发生原因与地球内部的构造活动密切相关。
1.1地震的特性
地震具有复杂性、不确定性和随机性等特性。复杂性体现在其发生机制涉及多个地球物理过程的相互作用，如板块运动、断层活动、岩石变形等。不确定性使得每次地震在发生时间、地点和强度上都难以精确预测。随机性则表示地震的发生在一定程度上具有不可预测的偶然因素。地震的强度通常用里氏震级或矩震级来衡量，不同震级的地震所造成的破坏程度
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连续型随机变量 13.3.28
§2.3 连续型随机变量
一、概率密度函数
例子 仪器寿命问题 射击试验
定义 设随机变量X 的分布函数为F( x ), 若
存在非负函数f ( x ), 对于任意实数x , 均有
x
F (x )
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油价随机过程模型的分析与改进的中期报告
尊敬的评委和指导老师：
我在这里提交我的中期报告，介绍我对油价随机过程模型的分析和改进的研究。
研究背景和意义：
油价是影响世界经济的重要因素，油价变动对全球市场、企业和消费者都有着深远的影响，因此预测和分析油价是经济和政治决策中的重要课题。油价随机过程模型是一种常用的油价预测模型，但是其性能的提高成为了研究热点。
研究目标：
本研究的目标是分析和改进油价随机过程模型，提高其预测精度和准确性。具体来说，本研究将重点关注以下方面：
1. 分析不同类型的油价随机过程模型的优劣和适用范围；
2. 探索和实验各种改进策略，如使用非线性模型、改进参数估计方法等，以
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基于随机过程的城市应急车辆数量配置模型.pdf
第 1 8 卷 第 5 期 中 国 安 全 科 学 学 报 Vo l. 1 8No. 5
2 0 0 8 年 5 月 Ch ina Safety Science Journal M ay 2 0 0 8
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随机过程理论在天气预报模型创新
随机过程理论作为概率论的一个重要分支，近年来在多个领域展现出其强大的应用潜力，特别是在天气预报模型的创新中发挥了核心作用。天气系统本身具有高度的复杂性和不确定性，随机过程理论正好为理解和预测这种复杂动态提供了强有力的数学工具。以下是随机过程理论在天气预报模型创新中的六点应用概述：
一、描述气象变量的随机性质
天气系统中包含的温度、湿度、气压、风速等变量并非固定不变，而是随时间和空间发生连续变化的随机变量。随机过程理论能够准确描述这些气象变量随时间的演变规律，包括它们的均值、方差、协方差函数等统计特征，从而为建立更为精确的气象模型提
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随机过程模型在车队管理中的应用的中期报告
一、研究背景
当今社会，汽车成为了人们日常生活的必需品，车辆管理问题越来越受到重视。车队管理，即对车队、车辆进行规划、调度、管理，实现资源的合理利用，提升效益，为企业带来重要的经济和社会效益。
车队管理需要对车辆的行驶路线、时间、运输量等进行有效的规划和调度，这需要对车辆进行监控和预测。随机过程模型是一种能够描述随机变量变化规律的工具，可以被用来建立具有随机性的数学模型。在车队管理中，随机过程模型可以用来预测车辆的行驶路线、时间和运输量等随机变量，从而优化车辆的调度和规划，提高运输的效率和质量。
二、研究目的
本研究的主要目的是探索随机过程模型在车队管
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0? 引言
对保险人而言，资产和负债是影响保险人稳定经营至关重要的因素。资产和负债的差额称为盈余，简记作： U(t)=A(t)?L(t),t0 其中A(t)表示时刻t的资产，L(t)表示时刻t的负债，t=0时刻的盈余被称为初始盈余，简记为u，即U(0)=u。对这个初步的理论模型进行简化并根据实际情况设置一些假定情况，会得出很多不同的盈余过程模型，最经典的有Sparre?Andersen的古典盈余过程模型： U(t)=u+ct?S(t);t≥0,u≥0,c0 这是一个以u为初值，以时间t为指标集的随机过程。其中{S(t),t0}称为总理赔过程，满
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选择差异下Moran过程的随机博弈模型及其应用汇报人：2024-01-16
CONTENTS引言Moran过程中选择差异分析随机博弈模型构建与分析选择差异下Moran过程随机博弈模型应用数值模拟与实验验证结论与展望
引言01
揭示自然选择机制通过研究选择差异下的Moran过程，可以深入了解自然选择如何影响生物种群的进化。预测种群动态随机博弈模型能够预测种群在面对不同选择压力时的动态变化，为生态保护提供理论支持。拓展应用领域该模型不仅适用于生物学领域，还可应用于社会学、经济学等多个领域，解释和预测各种复杂系统的演化过程。研究背景与意义
123Moran过程是一种描述有限种群中个体生灭的随机过程，
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第2章1-随机过程与随机序列.ppt
* * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 若对于任意时刻t1和t2，有RXY(t1,t2)=0，则称X(t)和Y(t)是正交过程，此时有 若对于任意时刻t1和t2，有CXY(t1,t2)=0，则称X(t)和Y(t)是互不相关的，此时有 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 当X(t)和Y(t)互相独立时，满足 则有 当X(t)和Y(t)互相独立时， X(t)与Y(t)之间一定不相关；反之则不成立。 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程 研究随机过程有两条途经： 侧重于研究概率结构 侧重于统计平均性质的研究 * * 陈友兴：随机信号分析—随机过程