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不完全信息下损失风险的研究

Research on Loss Risk under Incomplete Information

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【作者】 丰雪李兴斯张阚

【Author】 FENG Xue1,2,LI Xing-si3,ZHANG Kan2(1.Department of Application Mathematics,Dalian University of Technology, Dalian 116024,China)(2.College of Sciences,Shenyang Agricultural University,Shenyang 110161,China)(3.State Key Laboratory of Structure Analysis of Industry Equipment,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)

【机构】 大连理工大学应用数学系大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室沈阳农业大学理学院

【摘要】 在获得损失分布不完全信息情况下,提出用方差和熵共同度量损失风险的方法.在不完全信息条件下,通过最大熵原理在最不确定的情况下得到最大熵损失分布,并获得了损失分布的熵函数值.用熵值度量损失分布对于均匀分布的离散程度,从而度量概率波动带来的风险;用方差度量损失对于均值的离散程度,从而度量状态波动带来的风险.由于熵是与损失变量更高阶矩信息相联系的,所以新方法是从更全面的角度对损失风险的预测.通过算例,进一步看出在获得高阶矩信息下,熵参与风险度量的必要性.

【Abstract】 This paper presents a new risk measure which combines variance and entropy under the incomplete information of the loss distribution.The estimate of maximum entropy loss distribution and the value of entropy function are obtained by the maximum entropy principle.The entropy and variance measure the disparity of loss distribution from the uniform one and the disparity of practical loss from the mean value respectively.Thus,the entropy and variance are used to measure fluctuant probability risk and state risk.This new method is more comprehensive forecast for loss risk because entropy is relative to more moment information.Further,the necessary of entropy measure risk is embodied by an example.

【关键词】 损失风险最大熵分布方差
【Key words】 loss riskentropymaximum entropy distributionvariance
【基金】 国家自然科学基金资助项目(10572031);沈阳农业大学校青年科研基金资助项目(2006114)
  • 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2008年15期
  • 【分类号】O211.67
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】139
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