点过程的隐正则变分及单点/多点大点启发式
概率论
2021-02-15 v1
摘要
我们考虑具有独立重尾标记的标记点过程的正则变分，并证明单点大点启发式：极限测度集中于仅含一个单点的点测度锥上。随后我们研究逐次隐正则变分，移除至多含 个点（）的点测度锥，并证明多点大点现象：极限测度集中于含 个点的点测度锥上。我们展示这些结果如何蕴含关联风险过程在 Skorokhod 空间中的隐正则变分。最后，我们给出再保险模型中覆盖 个最大索赔的风险理论应用，并研究剩余风险的渐近行为。
引用
@article{arxiv.2102.06620,
title = {Hidden regular variation for point processes and the single/multiple large point heuristic},
author = {Clément Dombry and Charles Tillier and Olivier Wintenberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.06620},
year = {2021}
}