基于交叉熵的重尾分布极端事件模拟

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极端事件指发生概率非常小的事件,比如地震、保险破产、系统失效等。极端事件一旦发生,往往会造成比较严重的后果。估计极端事件的概率有着重要的现实意义。重要抽样是估计极端事件概率的一种方法,它克服了一般蒙特卡罗模拟在估计极端事件概率时的缺点。重尾分布是广泛应用于各类风险估计的一类分布。最小交叉熵方法是估计最优重要抽样参数有效的方法,它通过最小化重要抽样分布与零方差分布之间的交叉熵距离来减小估计的方差。本文运用了两种最小交叉熵方法,多层交叉熵方法和极大似然交叉熵方法来估计两种重尾分布,对数正态分布和对数Ga
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