Šis darbas remiasi dviem straipsniais: Kahadawala Cooray, Malwane M. A. Amanda, „Modeling actuarial data with a composite lognormal – Pareto model“ (Scandinavian Actuarial Journal, 5, 321-334 psl.) ir McNeil Alexander J. „Estimating the tails of loss severity distributions using extreme value theory“ (ASTIN Bulletin, 27, 117-137 psl.). Pirmajame pristatomas sudėtinis lognormalusis – Pareto skirstinys. Antrajame nagrinėjamas apibendrintas Pareto skirstinys, tiriama, kaip jis aprašo dideles žalas. Šio magistro darbo tikslas yra sujungti lognormalųjį bei apibendrintą Pareto skirstinius. Pirmasis jų gerai aprašo mažas žalas su dideliais dažniais, antrasis – dideles, turinčias mažus dažnius. Darbe taip pat naudojamas kiek pakeistas Kahadawala Cooray ir Malwane M. A. Amanda straipsnyje pasiūlytas skirstinių sujungimo būdas. Šiame darbe ištirtos kai kurios sudėtinio lognormaliojo – apibendrinto Pareto skirstinio su keturiais laisvais parametrais savybės, pateiktas įverčių radimo metodas, bei, remiantis šiuo modeliu, išnagrinėtos trys duomenų imtys. Rezultatai rodo jog, dėl tam tikrų sujungimo savybių, modelis tinkamas aprašyti tiek didelėms, tiek mažoms žaloms, o, svarbiausia, mišrioms žaloms, tarp kurių pasitaiko tiek mažų, tiek labai didelių. Pastarojo tipo duomenys gana dažni draudimo praktikoje.

This work is based on two articles: Kahadawala Cooray, Malwane M. A. Amanda, „Modeling actuarial data with a composite lognormal – Pareto model“ (Scandinavian Actuarial Journal, 5, pages 321-334) and McNeil Alexander J. „Estimating the tails of loss severity distributions using extreme value theory“ (ASTIN Bulletin, 27, pages 117-137). The first article presents a two - parameter smooth continuous composite lognormal - Pareto model. The second one analyses generalised Pareto distribution and how does this distribution cover large loses. The purpose of this writing is to mix lognormal and generalised Pareto distributions in to one four parameter smooth continuous distribution. The lognormal distribution is used to model small data with higher frequencies, and the generalised Pareto distribution is used to model large data with low frequencies. In this work we also try to use a modified way of mixing these two distributions than Kahadawala Cooray and Malwane M. A. Amanda used in their work. Writing also includes an analysis of some properties of this model, method of parameter estimation and three data sets analysis based on this distribution. The results show that because of some properties of mixing these two distributions, a composite model is suitable for covering small loses as well as it is suitable for covering large loses. But most important result is that the composite lognormal - generalised Pareto distribution is fit to cover data sets, which include small loses and... [to full text]

Draudimo matematikoje modeliuojant žalas dažnai naudojami dviejų parametrų lognormalusis ir Pareto skirstiniai. Lognormalusis skirstinys taikomas mažoms žaloms su dideliu dažniu aprašyti, o Pareto – didelėms su mažu. Siekiant, kad skirstinys vienodai gerai aprašytu visų tipų žalas, sudaromas nupjauto lognormaliojo ir Pareto skirstinių mišinys su trimis laisvais parametrais. Šis darbas parašytas remiantis Kahadawala Cooray ir Malwane M. A. Ananda straipsniu "Modeling actuarial data with a composite lognormal – Pareto model" ("Scandinavian Actuarial Journal", 2005, 5, 321 - 334 psl.), kuriame nagrinėjamas sudėtinis lognormalusis – Pareto skirstinys. Darbe nagrinėjami lognormalusis ir Pareto skirstiniai, aptariama, kodėl jie turėtų būti naudojami kartu kaip mišinys, pateikiamas nupjauto lognormaliojo ir Pareto skirstinių mišinio tankio funkcijos išvedimas, grafiškai iliustruojamas jos kitimas, priklausomai nuo parametrų parinkimo. Praktinėje dalyje nagrinėjamos trys imtys: sudėtiniu lognormaliuoju – Pareto skirstiniu modeliuoti duomenys, vienos Lietuvos draudimo bendrovės draudimo nuo nelaimingų atsitikimų žalos ir Danijos gaisrų draudimo žalos. Didžiausio tikėtinumo metodu skaitiškai įvertinami mišinio parametrai kiekvienai imčiai, gauti rezultatai lyginami su sudėtinio lognormaliojo – Pareto, lognormaliojo, Pareto, Gama, Weibull skirstinių didžiausio tikėtinumo įverčiais. Palyginimui naudojami Kolmogorovo – Smirnovo, Andersono – Darlingo kriterijai ir chi kvadrato suderinamumo... [toliau žr. visą tekstą]

In insurance mathematics are often used the lognormal ant the Pareto distributions with two parameters to model loss data. The lognormal distribution is used to model small data with higher frequencies, while the Pareto distribution is used to model large data with low frequencies. In order to achieve both of these losses in one model, the truncated lognormal and the Pareto distributions mixture with three parameter is presented. This work is written with reference to Kahadawala Cooray ir Malwane M. A. Ananda article "Modeling actuarial data with a composite lognormal – Pareto model" ("Scandinavian Actuarial Journal", 2005, 5, 321 - 334 pages), where composite lognormal – Pareto model is researched. In this work the necessity of the lognormal and the Pareto distributions mixture is discussed, the derivation of the truncated lognormal and the Pareto distributions mixture model are presented and behaviour of density function in dependent of parameter variation is discussed by illustrating. For practical application three data sets are chosen: simulated from the composite lognormal – Pareto distribution, personal accident insurance loss of one Lithuania insurance company, Danish fire loss data. For the each of data sets the parameters are estimated using maximum likelihood function, resulted estimators are compared with maximum likelihood estimators of composite lognormal – Pareto, lognormal, Pareto, Gamma and Weibull distributions. In order to compare the models the following... [to full text]

Šio darbo tema yra jungčių (angl. copulas) panaudojimas ryšiams tarp daugiamačių atsitiktinių dydžių modeliuoti. Jungtis yra funkcija, kuri sujungia kelių atsitiktinių dydžių marginalinius skirstinius į bendrą daugiamatę funkciją. Jungties sąvoka pirmą kartą statistikoje įvesta 1959 m. Šiame darbe aprašomos pagrindinės jungčių savybės, keletas jungčių šeimų, išskiriant atskirą šeimą - Archimedo jungtis, taip pat priklausomumo matai tarp atsitiktinių dydžių. Vėliau tinkamos jungties pritaikymo turimam duomenų rinkiniui procedūra iliustruojama nagrinėjant transporto priemonių valdytojų civilinės atsakomybės privalomojo draudimo žalų ir išlaidų žaloms administruoti duomenis.

In this Master work the concept of copulas as a tool for modeling relationships among multivariate outcomes is introduced. A copula is a function that links univariate margins to their multivariate distribution. Copulas were introduced in 1959. The literature on the statistical properties and application of copulas has been developing rapidly in recent years. In this Master work basic properties of copulas are described, then several families of copulas and relationships to measures of dependences. Later procedure for selecting the parametric family of Archimedean copulas is illustrated by using Lithuanian Motor Third Party Liability insurance data losses and expenses. For these data it is shown how to fit copulas according to nonparametric procedure which was proposed by Genest and Rivest.

Šis darbas grindžiamas M. Juodžio ir A. Račkausko straipsniu apie autonormuotas sumas priklausomiems atsitiktiniams dydžiams ir nagrinėjama įrodyta teorema apie autonormuotų sumų konvergavimą naudojant blokus. Pradžioje ištiriamas konvergavimo greitis kaip funkcija nuo bendro narių skaičiaus ir bloko ilgio, vėliau ieškomas šios funkcijos minimumas ir gaunamas optimalaus bloko ilgio ir konvergavimo greičio įvertis.

This work is based on an article by M. Juodis and A. Račkauskas concerning self-normalized sums. The object of this thesis is to further analyse a proven theorem about the convergance of self-normalized sums for dependant random variables using blocks. Firstly, we measure the rate of convergance as a function dependant on the total number of elements and the lenght of the blocks. Later, we find the extreme values of this function and give an estimate of the optimal block length for best convergance results. Finaly, we measure the rate of convergance using the method described in the article.

In the dissertation there is investigated a class of Markov chains defined by iterations of a function possessing a property of asymptotical homogeneity. Two problems are solved: 1) there are established rather general conditions under which the chain has unique stationary distribution; 2) for the chains evolving in a real line there are established conditions under which the stationary distribution of the chain is heavy-tailed.

Disertacijoje tirta Markovo grandinių klasė, kurios iteracijos nusakomos atsitiktinėmis asimptotiškai homogeninėmis funkcijomis, ir išspręsti du uždaviniai: 1) surastos bendros sąlygos, kurios garantuoja vienintelio stacionaraus skirstinio egzistavimą; 2) vienmatėms grandinėms surastos sąlygos, kurioms esant stacionarus skirstinys turi "sunkias" uodegas.

Disertacijoje tirta Markovo grandinių klasė, kurios iteracijos nusakomos atsitiktinėmis asimptotiškai homogeninėmis funkcijomis, ir išspręsti du uždaviniai: 1) surastos bendros sąlygos, kurios garantuoja vienintelio stacionaraus skirstinio egzistavimą; 1) vienmatėms grandinėms surastos sąlygos, kurioms esant stacionarus skirstinys turi "sunkias" uodegas.

In the dissertation there is investigated a class of Markov chains defined by iterations of a function possessing a property of asymptotical homogeneity. Two problems are solved: 1) there are established rather general conditions under which the chain has unique stationary distribution; 2) for the chains evolving in a real line there are established conditions under which the stationary distribution of the chain is heavy-tailed.

We study some Hölderian functional central limit theorems for the polygonal partial sum processes built on a first order nearly nonstationary autoregressive process and its least squares residuals Innovations are i.i.d. centered and at least square-integrable innovations. Two types of models are considered. For the first type model we prove that the limiting process depends on Ornstein – Uhlenbeck one. In the second type model, the convergence to Brownian motion is established in Hölder space in terms of the rate of coefficient and the integrability of the residuals. We also investigate some epidemic change in the innovations of the first order nearly nonstationary autoregressive process . We build the alpha-Hölderian uniform increments statistics based on the observations and on the least squares residuals to detect the short epidemic change in the process under consideration. Under the assumptions for innovations we find the limit of the statistics under null hypothesis, some conditions of consistency and we perform a test power analysis.

Disertacijoje nagrinėjami dalinių sumų laužčių procesai sudaryti iš pirmos eilės beveik nestacionaraus proceso bei jo mažiausių kvadratų liekanų. Inovacijos yra nepriklausomi, vienodai pasiskirstę ir bent kvadratu integruojami atsitiktiniai dydžiai su nuliniu vidurkiu. Įrodomos funkcinės ribinės teoremos šiems laužčių procesams Hiolderio erdvėje. Nagrinėjami du beveik nestacionaraus proceso atvejai. Vienu atveju įrodoma, kad ribinis procesas priklauso nuo Ornsteino–Uhlenbecko proceso. Kitu atveju, įrodomas konvergavimas į Brauno judesį Hiolderio erdvėje, atsižvelgiant į koeficiento divergavimo greitį bei inovacijų integruojamumą. Toliau nagrinėjamas epideminio pasikeitimo modelis beveik nestacionaraus pirmos eilės autoregresinio proceso inovacijoms. Nagrinėjami du modeliai. Iš stebėjimų bei liekanų konstruojama tolydžiųjų prieaugių alpha-Hiolderio statistika. Remiantis prielaidomis inovacijoms, randama statistikos ribinis procesas prie nulinės hipotezės, suderinamumo sąlygos, atliekama galios analizė.

Disertacijoje nagrinėjami dalinių sumų laužčių procesai sudaryti iš pirmos eilės beveik nestacionaraus proceso bei jo mažiausių kvadratų liekanų. Inovacijos yra nepriklausomi, vienodai pasiskirstę ir bent kvadratu integruojami atsitiktiniai dydžiai su nuliniu vidurkiu. Įrodomos funkcinės ribinės teoremos šiems laužčių procesams Hiolderio erdvėje. Nagrinėjami du beveik nestacionaraus proceso atvejai. Vienu atveju įrodoma, kad ribinis procesas priklauso nuo Ornsteino–Uhlenbecko proceso. Kitu atveju, įrodomas konvergavimas į Brauno judesį Hiolderio erdvėje, atsižvelgiant į koeficiento divergavimo greitį bei inovacijų integruojamumą. Toliau nagrinėjamas epideminio pasikeitimo modelis beveik nestacionaraus pirmos eilės autoregresinio proceso inovacijoms. Nagrinėjami du modeliai. Iš stebėjimų bei liekanų konstruojama tolydžiųjų prieaugių alpha-Hiolderio statistika. Remiantis prielaidomis inovacijoms, randama statistikos ribinis procesas prie nulinės hipotezės, suderinamumo sąlygos, atliekama galios analizė.

We study some Hölderian functional central limit theorems for the polygonal partial sum processes built on a first order nearly nonstationary autoregressive process and its least squares residuals Innovations are i.i.d. centered and at least square-integrable innovations. Two types of models are considered. For the first type model we prove that the limiting process depends on Ornstein – Uhlenbeck one. In the second type model, the convergence to Brownian motion is established in Hölder space in terms of the rate of coefficient and the integrability of the residuals. We also investigate some epidemic change in the innovations of the first order nearly nonstationary autoregressive process . We build the alpha-Hölderian uniform increments statistics based on the observations and on the least squares residuals to detect the short epidemic change in the process under consideration. Under the assumptions for innovations we find the limit of the statistics under null hypothesis, some conditions of consistency and we perform a test power analysis.

Disertacijoje ištirti trupmeniškai integruotų tiesinių laiko eilučių modelių su nestacionaria ilgąja atmintimi dalinių sumų ribiniai skirstiniai ir tam tikros statistikos, susijusios su dalinių sumų procesais. Philippe, Surgailis, Viano 2006 ir 2008 m. darbuose apibrėžė kintančius laike trupmeniškai integruotus filtrus su baigtine dispersija ir nagrinėjo jų dalinių sumų ribinius skirstinius. Disertacijoje ištirti tokių procesų dalinių sumų ribiniai skirstiniai, kai dispersija begalinė, laikant, kad inovacijos priklauso α–stabilaus dėsnio traukos sričiai (čia 1<α<2). Įrodyta, kad dalinių sumų procesas konverguoja į tam tikrą α–stabilų savastingąjį procesą su nestacionariais pokyčiais. Surgailis, Teyssière, Vaičiulis 2008 m. darbe įvedė pokyčių santykių arba IR (= Increment Ratio) statistiką ir parodė, kad IR statistika gali būti naudojama tikrinti neparametrinėms hipotezėms apie stacionariosios laiko eilutės ilgąją atmintį bei ilgosios atminties parametrą d. Disertacijoje apibendrinti šių autorių gauti rezultatai, t. y. įrodyta IR statistikos centrinė ribinė teorema ir gauti poslinkio įverčiai, kai stebiniai aprašomi tiesiniu laiko eilutės modeliu su trendu. Praplėsta laiko eilučių klasė, kuriai IR statistika yra pagrįsta, t. y. konverguoja į vidurkį.

In the thesis is studied the limit distribution of partial sums of certain linear time series models with nonstationary long memory and certain statistics which involve partial sums processes. Philippe, Surgailis, Viano (2006, 2008) introduced time-varying fractionally integrated filters and studied the limit distribution of partial sums processes of these filters under finite variance set-up. In the thesis is studied the limit distribution of partial sums processes of infinite variance time-varying fractionally integrated filters. We assume that the innovations belong to the domain of attraction of an α-stable law (1<α<2) and show that the partial sums process converges to some α-stable self-similar process. In the thesis is studied the limit of the Increment Ratio (IR) statistic for Gaussian observations superimposed on a slowly varying deterministic trend. The IR statistic was introduced in Surgailis, Teyssière, Vaičiulis (2008) and its limit distribution was studied under the assumption of stationarity of observations. The IR statistic can be used for testing nonparametric hypotheses about d-integrated (-1/2 < d <3/2) behavior of the time series, which can be confused with deterministic trends and change-points. This statistic is written in terms of partial sums process and its limit is closely related to the limit of partial sums. In particularly, the consistency of the IR statistic uses asymptotic independence of distant partial sums, the fact is established in the... [to full text]

In the thesis is studied the limit distribution of partial sums of certain linear time series models with nonstationary long memory and certain statistics which involve partial sums processes. Philippe, Surgailis, Viano (2006, 2008) introduced time-varying fractionally integrated filters and studied the limit distribution of partial sums processes of these filters under finite variance set-up. In the thesis is studied the limit distribution of partial sums processes of infinite variance time-varying fractionally integrated filters. We assume that the innovations belong to the domain of attraction of an α-stable law (1<α<2) and show that the partial sums process converges to some α-stable self-similar process. In the thesis is studied the limit of the Increment Ratio (IR) statistic for Gaussian observations superimposed on a slowly varying deterministic trend. The IR statistic was introduced in Surgailis, Teyssière, Vaičiulis (2008) and its limit distribution was studied under the assumption of stationarity of observations. The IR statistic can be used for testing nonparametric hypotheses about d-integrated (-1/2 < d <3/2) behavior of the time series, which can be confused with deterministic trends and change-points. This statistic is written in terms of partial sums process and its limit is closely related to the limit of partial sums. In particularly, the consistency of the IR statistic uses asymptotic independence of distant partial sums, the fact is established in the... [to full text]

Disertacijoje ištirti trupmeniškai integruotų tiesinių laiko eilučių modelių su nestacionaria ilgąja atmintimi dalinių sumų ribiniai skirstiniai ir tam tikros statistikos, susijusios su dalinių sumų procesais. Philippe, Surgailis, Viano 2006 ir 2008 m. darbuose apibrėžė kintančius laike trupmeniškai integruotus filtrus su baigtine dispersija ir nagrinėjo jų dalinių sumų ribinius skirstinius. Disertacijoje ištirti tokių procesų dalinių sumų ribiniai skirstiniai, kai dispersija begalinė, laikant, kad inovacijos priklauso α–stabilaus dėsnio traukos sričiai (čia 1<α<2). Įrodyta, kad dalinių sumų procesas konverguoja į tam tikrą α–stabilų savastingąjį procesą su nestacionariais pokyčiais. Surgailis, Teyssière, Vaičiulis 2008 m. darbe įvedė pokyčių santykių arba IR (= Increment Ratio) statistiką ir parodė, kad IR statistika gali būti naudojama tikrinti neparametrinėms hipotezėms apie stacionariosios laiko eilutės ilgąją atmintį bei ilgosios atminties parametrą d. Disertacijoje apibendrinti šių autorių gauti rezultatai, t. y. įrodyta IR statistikos centrinė ribinė teorema ir gauti poslinkio įverčiai, kai stebiniai aprašomi tiesiniu laiko eilutės modeliu su trendu. Praplėsta laiko eilučių klasė, kuriai IR statistika yra pagrįsta, t. y. konverguoja į vidurkį.

Disertacijos darbo tikslas – įrodyti universalias tiksliąsias nelygybes atsitiktinių dydžių funkcijų nukrypimo nuo vidurkio tikimybėms. Universalios nelygybės pažymi, kad jos yra tolygios pagal tam tikras bendras skirstinių klases ir pagal atsitiktinių dydžių kiekį, kartais ir pagal kitus parametrus. Nelygybės vadinamos tiksliosiomis, jeigu pavyksta sukonstruoti atsitiktinių dydžių seką, kuriai nelygybės virsta lygybėmis. Tokios nelygybės labai naudingos, pavyzdžiui, draudimo matematikoje, konstruojant efektyvius algoritmus. Disertaciją sudaro šeši skyriai. Pirmasis skyrius yra įvadas, kuriame neformaliai pristatomas disertacijoje tiriamas objektas, pateikiamas bendras darbo aprašymas ir motyvacija. Detalesnė kitų autorių rezultatų apžvalga pateikiama atskirai kiekviename skyriuje. Antrasis skyrius skirtas atvejui, kai atsitiktiniai dydžiai yra aprėžti ir simetriniai. Trečiajame skyriuje įrodomos nelygybės atsitiktiniams dydžiams, tenkinantiems dispersijos aprėžtumo sąlygą. Ketvirtajame skyriuje nagrinėjamos sąlyginai aprėžtų atsitiktinių dydžių sumos. Penktajame skyriuje tiriamos atsitiktinių dydžių sekos, sudarančios martingalą arba supermartingalą, ir joms gaunamos universaliosios tikimybinės nelygybės ir sukonstruojama nehomogeninė Markovo grandinė, kuri yra martingalas, ir kuriai minėtos nelygybės virsta lygybėmis. Šeštajame skyriuje rezultatai yra apibendrinami atsitiktinių dydžių sekos Lipšico funkcijoms.

The purpose of the dissertation is to prove universal tight bounds for deviation from the mean probability inequalities for functions of random variables. Universal bounds shows that they are uniform with respect to some class of distributions and quantity of variables and other parameters. The bounds are called tight, if we can construct a sequence of random variables, such that the upper bounds are achieved. Such inequalities are useful for example in insurance mathematics, for constructing effective algorithms. We extend the results for Lipschitz functions on general probability metric spaces.

The purpose of the dissertation is to prove universal tight bounds for deviation from the mean probability inequalities for functions of random variables. Universal bounds shows that they are uniform with respect to some class of distributions and quantity of variables and other parameters. The bounds are called tight, if we can construct a sequence of random variables, such that the upper bounds are achieved. Such inequalities are useful for example in insurance mathematics, for constructing effective algorithms. We extend the results for Lipschitz functions on general probability metric spaces.

Disertacijos darbo tikslas – įrodyti universalias tiksliąsias nelygybes atsitiktinių dydžių funkcijų nukrypimo nuo vidurkio tikimybėms. Universalios nelygybės pažymi, kad jos yra tolygios pagal tam tikras bendras skirstinių klases ir pagal atsitiktinių dydžių kiekį, kartais ir pagal kitus parametrus. Nelygybės vadinamos tiksliosiomis, jeigu pavyksta sukonstruoti atsitiktinių dydžių seką, kuriai nelygybės virsta lygybėmis. Tokios nelygybės labai naudingos, pavyzdžiui, draudimo matematikoje, konstruojant efektyvius algoritmus. Disertaciją sudaro šeši skyriai. Pirmasis skyrius yra įvadas, kuriame neformaliai pristatomas disertacijoje tiriamas objektas, pateikiamas bendras darbo aprašymas ir motyvacija. Detalesnė kitų autorių rezultatų apžvalga pateikiama atskirai kiekviename skyriuje. Antrasis skyrius skirtas atvejui, kai atsitiktiniai dydžiai yra aprėžti ir simetriniai. Trečiajame skyriuje įrodomos nelygybės atsitiktiniams dydžiams, tenkinantiems dispersijos aprėžtumo sąlygą. Ketvirtajame skyriuje nagrinėjamos sąlyginai aprėžtų atsitiktinių dydžių sumos. Penktajame skyriuje tiriamos atsitiktinių dydžių sekos, sudarančios martingalą arba supermartingalą, ir joms gaunamos universaliosios tikimybinės nelygybės ir sukonstruojama nehomogeninė Markovo grandinė, kuri yra martingalas, ir kuriai minėtos nelygybės virsta lygybėmis. Šeštajame skyriuje rezultatai yra apibendrinami atsitiktinių dydžių sekos Lipšico funkcijoms.

The Gerber-Shiu discounted penalty function was the main object of investigations in the thesis. This function is very effective tool in modelling activity of insurance company, because it describes the expectation of the present value of a future bankruptcy. An insurer may evaluate company's safety level and manage the risk by taking into consideration the values of mentioned function. In the dissertation the explicit expressions of this function was got in the classical risk model by using appropriate distributions of the claim amount. Applying these expressions the dependence of the discounted penalty function on initial capital, interest rate, safety loading and claim intensity was studied. The asymptotics of the discounted penalty function in the Erlang(2) model with subexponential claims was also considered in the thesis. The asymptotic formula for this function was derived. The formula has a simple form what facilitates analysis of the discounted penalty function when initial capital becomes extremely large. The renewal counting process was also studied in the thesis. Generally this process widely applied with different risk models where represents the number of claims up to some time point. Some properties of this process was investigated in the thesis and asymptotics of the tail of the exponential moment was derived. The obtained result was applied to the asymptotic’s analysis of the finite time ruin probability in a renewal risk model.

Pagrindiniu disertacinio darbo tyrinėjimo objektu buvo Gerber-Shiu diskontuota baudos funkcija. Ši funkcija yra labai naudinga modeliuojant draudimo bendrovės veiklą, nes ji parodo būsimo bankroto vertės vidurkį nagrinėjamu laiko momentu. Atsižvelgiant į šios funkcijos reikšmes, galima įvertinti draudimo bendrovės darbo saugumo lygį ir tuo pačiu valdyti riziką. Pasirenkant konkrečius žalų skirstinius buvo gautos šios funkcijos tikslios išraiškos klasikiniame rizikos modelyje. Remiantis šiomis išraiškomis buvo analizuojama diskontuotos baudos funkcijos priklausomybė nuo pagrindinių parametrų: pradinio kapitalo, palūkanų galios, saugos koeficiento ir žalų intensyvumo. Disertaciniame darbe taip pat buvo nagrinėjama diskontuotos baudos funkcijos asimptotika Erlang(2) modelyje su subeksponentinėmis žalomis. Buvo gauta šios funkcijos asimptotinė formulė, kuri leidžia lengvai surasti diskontuotos baudos funkcijos reikšmes pradiniam kapitalui artėjant prie begalybės. Kadangi Gerber-Shiu funkcija paprastai nagrinėjama su įvairiais rizikos modeliais, tapo aktualu ištirti rizikos atstatymo procesą, kuris yra bet kokio modelio pagrindas. Šis procesas paprastai rodo įvykusių žalų skaičių konkrečiu laiko momentu. Darbe buvo išnagrinėtos pagrindinės atstatymo proceso savybės, o rezultatas buvo pritaikytas tyrinėjant baigtinio laiko bankroto tikimybės asimptotiką.

Pagrindiniu disertacinio darbo tyrinėjimo objektu buvo Gerber-Shiu diskontuota baudos funkcija. Ši funkcija yra labai naudinga modeliuojant draudimo bendrovės veiklą, nes ji parodo būsimo bankroto vertės vidurkį nagrinėjamu laiko momentu. Atsižvelgiant į šios funkcijos reikšmes, galima įvertinti draudimo bendrovės darbo saugumo lygį ir tuo pačiu valdyti riziką. Pasirenkant konkrečius žalų skirstinius buvo gautos šios funkcijos tikslios išraiškos klasikiniame rizikos modelyje. Remiantis šiomis išraiškomis buvo analizuojama diskontuotos baudos funkcijos priklausomybė nuo pagrindinių parametrų: pradinio kapitalo, palūkanų galios, saugos koeficiento ir žalų intensyvumo. Disertaciniame darbe taip pat buvo nagrinėjama diskontuotos baudos funkcijos asimptotika Erlang(2) modelyje su subeksponentinėmis žalomis. Buvo gauta šios funkcijos asimptotinė formulė, kuri leidžia lengvai surasti diskontuotos baudos funkcijos reikšmes pradiniam kapitalui artėjant prie begalybės. Kadangi Gerber-Shiu funkcija paprastai nagrinėjama su įvairiais rizikos modeliais, tapo aktualu ištirti rizikos atstatymo procesą, kuris yra bet kokio modelio pagrindas. Šis procesas paprastai rodo įvykusių žalų skaičių konkrečiu laiko momentu. Darbe buvo išnagrinėtos pagrindinės atstatymo proceso savybės, o rezultatas buvo pritaikytas tyrinėjant baigtinio laiko bankroto tikimybės asimptotiką.

The Gerber-Shiu discounted penalty function was the main object of investigations in the thesis. This function is very effective tool in modelling activity of insurance company, because it describes the expectation of the present value of a future bankruptcy. An insurer may evaluate company's safety level and manage the risk by taking into consideration the values of mentioned function. In the dissertation the explicit expressions of this function was got in the classical risk model by using appropriate distributions of the claim amount. Applying these expressions the dependence of the discounted penalty function on initial capital, interest rate, safety loading and claim intensity was studied. The asymptotics of the discounted penalty function in the Erlang(2) model with subexponential claims was also considered in the thesis. The asymptotic formula for this function was derived. The formula has a simple form what facilitates analysis of the discounted penalty function when initial capital becomes extremely large. The renewal counting process was also studied in the thesis. Generally this process widely applied with different risk models where represents the number of claims up to some time point. Some properties of this process was investigated in the thesis and asymptotics of the tail of the exponential moment was derived. The obtained result was applied to the asymptotic’s analysis of the finite time ruin probability in a renewal risk model.

In the doctoral dissertation, we consider problems of testing and estimating changed segment with unknown starting position and duration of epidemic state in the autoregressive first-order model. The proposed tests are based on partial sums of model residuals and model-parameter partial-estimator polygonal line processes. We derive asymptotic results for these processes in Holder spaces. The behavior of test statistics under the null hypothesis of no change and alternative is provided. Empirical power analysis has shown that tests are more powerful when absolute values of model parameter are quite large or autoregressive process changes from a stationary state to a nonstationary one. We prove the consistency of the least square changed-segment estimators and provide their convergence rates.

Disertacijoje nagrinėjamas pirmos eilės autoregresinio modelio pasikeitusio segmento testavimo ir vertinimo uždavinys. Aprašomo modelio epideminio pasikeitimo pradžia ir ilgis nėra žinomi. Pasiūlyti kriterijai pasikeitusio segmento testavimui, kurie pagrįsti modelio paklaidų įvertinių dalinių sumų ir modelio parametro dalinių įvertinių laužčių procesais. Šiems procesams gautos ribinės teoremos Hiolderio erdvėse. Nurodomas testų statistikų ribinis elgesys esant teisingai nulinei ir alternatyviajai hipotezėms. Iš empirinio kriterijų galios tyrimo rezultatų matyti, kad pasiūlytų testų galia didžiausia aptinkant pasikeitimus iš stacionarios būklės į nestacionarią arba esant artimoms vienetui modelio parametro reikšmėms. Taip pat įrodoma, kad mažiausių kvadratų metodu gauti pasikeitusio segmento pradžios ir ilgio įverčiai bei autoregresinio modelio su pasikeitusiu segmentu parametrų įverčiai yra suderintieji bei pateikiamas jų konvergavimo greitis.

Disertacijoje nagrinėjamas pirmos eilės autoregresinio modelio pasikeitusio segmento testavimo ir vertinimo uždavinys. Aprašomo modelio epideminio pasikeitimo pradžia ir ilgis nėra žinomi. Pasiūlyti kriterijai pasikeitusio segmento testavimui, kurie pagrįsti modelio paklaidų įvertinių dalinių sumų ir modelio parametro dalinių įvertinių laužčių procesais. Šiems procesams gautos ribinės teoremos Hiolderio erdvėse. Nurodomas testų statistikų ribinis elgesys esant teisingai nulinei ir alternatyviajai hipotezėms. Iš empirinio kriterijų galios tyrimo rezultatų matyti, kad pasiūlytų testų galia didžiausia aptinkant pasikeitimus iš stacionarios būklės į nestacionarią arba esant artimoms vienetui modelio parametro reikšmėms. Taip pat įrodoma, kad mažiausių kvadratų metodu gauti pasikeitusio segmento pradžios ir ilgio įverčiai bei autoregresinio modelio su pasikeitusiu segmentu parametrų įverčiai yra suderintieji bei pateikiamas jų konvergavimo greitis.

In the doctoral dissertation, we consider problems of testing and estimating changed segment with unknown starting position and duration of epidemic state in the autoregressive first-order model. The proposed tests are based on partial sums of model residuals and model-parameter partial-estimator polygonal line processes. We derive asymptotic results for these processes in Holder spaces. The behavior of test statistics under the null hypothesis of no change and alternative is provided. Empirical power analysis has shown that tests are more powerful when absolute values of model parameter are quite large or autoregressive process changes from a stationary state to a nonstationary one. We prove the consistency of the least square changed-segment estimators and provide their convergence rates.

In this thesis, the discrete time risk model with inhomogeneous claims is considered. This model is used for describing the insurer‘s capital and its components: initial capital, premiums received, and claims paid. The main risk measures, ruin probabilities and Gerber-Shiu function, are investigated and recursive formulas are obtained. These formulas give fast and accurate evaluation of the finite time ruin probabilities and Gerber-Shiu function. However, the infinite time investigations require that the Gerber-Shiu function's values for the initial capital equal to 0 must be known. This is slightly more difficult due to the claim inhomogeneity and for this reason a theorem with explicit expression of the infinite time Gerber-Shiu function for a zero initial capital is proposed. However, for the calculation of the infinite time values, some assumption about underlying claim structure must be made. As a solution the cyclically distributed claims are proposed, the algorithms for application of the theorems are given and numerical examples with graphical output are presented. Finally, a special case of discrete time risk model with inhomogeneous claims distributed according geometric law is investigated. In addition to the main results, another discrete time risk model with inhomogeneous claims acquiring rational values is investigated. Two theorems for evaluation of the finite time ruin probabilities are proved and some examples are presented.

Disertaciniame darbe nagrinėjamas diskretaus laiko rizikos modelis su skirtingai pasiskirsčiusiomis žalomis. Šis modelis aprašo draudimo įmonės turtą įtakojančius veiksnius: pradinį kapitalą, gaunamas įmokas, išmokamas žalas. Išvedamos rekursinės formulės, kurių pagalba galima tiksliai ir greitai rasti baigtinio laiko bankroto tikimybių ir Gerber-Shiu funkcijos vertes. Rekursinės formulės taip pat pateikiamos ir begalinio laiko rizikos matams, tačiau nevienodai pasiskirsčiusių žalų atveju iškyla papildomų sunkumų randant bankroto tikimybę ir Gerber-Shiu funkciją, kai pradinis kapitalas lygus 0. Tam įrodoma atskira teorema, tačiau nedarant jokių prielaidų apie žalų pasiskirstymus, apskaičiuoti vertes lengva tikrai nėra. Kaip išeitis pasiūloma cikliškai pasiskirsčiusių žalų struktūra ir pateikiami algoritmai, leidžiantys teoremas pritaikyti praktiškai. Demonstruojant teoremų ir rekursinių formulių veikimą, pateikiami skaitiniai pavyzdžiai su grafinėmis iliustracijomis bei programų kodai. Galiausiai nagrinėjamas atskiras diskretaus laiko rizikos modelio atvejis, kai žalos pasiskirsčiusios skirtingai pagal geometrinį dėsnį. Disertacijoje taip pat yra nagrinėjamas diskretaus laiko rizikos modelis su skirtingai pasiskirsčiusiomis žalomis, kurios įgyja racionalias reikšmes, bei kintančiomis įmokomis ir pradiniu kapitalu, taip pat įgyjančiais racionalias reikšmes su tam tikra sąlyga. Įrodomos dvi teoremos kaip rasti tokio modelio baigtinio laiko bankroto tikimybę ir keli pavyzdžiai.

Disertaciniame darbe nagrinėjamas diskretaus laiko rizikos modelis su skirtingai pasiskirsčiusiomis žalomis. Šis modelis aprašo draudimo įmonės turtą įtakojančius veiksnius: pradinį kapitalą, gaunamas įmokas, išmokamas žalas. Išvedamos rekursinės formulės, kurių pagalba galima tiksliai ir greitai rasti baigtinio laiko bankroto tikimybių ir Gerber-Shiu funkcijos vertes. Rekursinės formulės taip pat pateikiamos ir begalinio laiko rizikos matams, tačiau nevienodai pasiskirsčiusių žalų atveju iškyla papildomų sunkumų randant bankroto tikimybę ir Gerber-Shiu funkciją, kai pradinis kapitalas lygus 0. Tam įrodoma atskira teorema, tačiau nedarant jokių prielaidų apie žalų pasiskirstymus, apskaičiuoti vertes lengva tikrai nėra. Kaip išeitis pasiūloma cikliškai pasiskirsčiusių žalų struktūra ir pateikiami algoritmai, leidžiantys teoremas pritaikyti praktiškai. Demonstruojant teoremų ir rekursinių formulių veikimą, pateikiami skaitiniai pavyzdžiai su grafinėmis iliustracijomis bei programų kodai. Galiausiai nagrinėjamas atskiras diskretaus laiko rizikos modelio atvejis, kai žalos pasiskirsčiusios skirtingai pagal geometrinį dėsnį. Disertacijoje taip pat yra nagrinėjamas diskretaus laiko rizikos modelis su skirtingai pasiskirsčiusiomis žalomis, kurios įgyja racionalias reikšmes, bei kintančiomis įmokomis ir pradiniu kapitalu, taip pat įgyjančiais racionalias reikšmes su tam tikra sąlyga. Įrodomos dvi teoremos kaip rasti tokio modelio baigtinio laiko bankroto tikimybę ir keli pavyzdžiai.

In this thesis, the discrete time risk model with inhomogeneous claims is considered. This model is used for describing the insurer‘s capital and its components: initial capital, premiums received, and claims paid. The main risk measures, ruin probabilities and Gerber-Shiu function, are investigated and recursive formulas are obtained. These formulas give fast and accurate evaluation of the finite time ruin probabilities and Gerber-Shiu function. However, the infinite time investigations require that the Gerber-Shiu function's values for the initial capital equal to 0 must be known. This is slightly more difficult due to the claim inhomogeneity and for this reason a theorem with explicit expression of the infinite time Gerber-Shiu function for a zero initial capital is proposed. However, for the calculation of the infinite time values, some assumption about underlying claim structure must be made. As a solution the cyclically distributed claims are proposed, the algorithms for application of the theorems are given and numerical examples with graphical output are presented. Finally, a special case of discrete time risk model with inhomogeneous claims distributed according geometric law is investigated. In addition to the main results, another discrete time risk model with inhomogeneous claims acquiring rational values is investigated. Two theorems for evaluation of the finite time ruin probabilities are proved and some examples are presented.

Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented.

Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas.

Disertacijoje nagrinėjamas vertės pokyčio rizikos modelis. Tai toks statistinis modelis, kurį taikant su tam tikra tikimybe įvertinamas didžiausias galimas nustatyto laikotarpio nuostolis, kredito įstaigos patiriamas dėl neigiamų taikomos finansinės priemonės vertės pokyčių. Apibrėžiamas agreguotų duomenų vertės pokyčio rizikos modelis ir pateikiamas praktinis tyrimas apie valiutų pozicijos vertės pokyčio rizikos modelio įvertinių priklausomybę nuo duomenų agregavimo taisyklės (pataškio, didžiausios vertės, mažiausios vertės ir vidutinės vertės). Kitame disertacijos skyriuje pristatomas naujas funkcinis ρ−GARCH(1,1) modelis, įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo ir didžiausio tikėtinumo metodu įvertintų parametrų suderinamumo teoremos. Taip pat pateikiama keletas apibrėžtojo modelio pavyzdžių, kai žinoma agreguotų grąžų tankio funkcija. Disertacijoje apibrėžiamas Hilberto erdvės GARCH(1,1) modelis su vienmačiu kintamumu. Nagrinėjamos modelio savybės ir įrodomos stacionaraus sprendinio egzistavimo, didžiausio tikėtinumo metodu vertinamų parametrų suderinamumo ir asimptotinio normalumo teoremos, atliekama liekanų analizė. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomas atliktas empirinis tyrimas apie Hursto indekso, kaip ilgos atminties parametro, priklausomybę nuo agregavimo taisyklės dienos metu, pasitelkiant absoliučias valiutų kursų grąžas.

Value-at-risk (VaR) model as a tool to estimate market risk is considered in the thesis. It is a statistical model defined as the maximum future loss due to likely changes in the value of financial assets portfolio during a certain period with a certain probability. A new definition of the aggregated VaR is given and the empirical study about different currencies position VaR estimates’ dependence on data aggregation functions (pointwise, maximum value, minimum value and average value) is provided. Functional ρ−GARCH(1,1) model is introduced and theorems of the stationary solution existence and maximum likelihood estimators of model parameters consistency are proved. Additionally, some examples of the model taking known density function of aggregated observations are given. Next, the general Hilbert space valued time series is presented and GARCH(1,1) model with univariate volatility is investigated. Theorems of the stationary solution existence, maximum likelihood estimators of model parameters consistency and asymptotic normality are proved; the analysis of residuals is provided. In the last chapter of the thesis the empirical study about Hurst index intraday value dependence on data aggregation taking different foreign currencies’ absolute returns is presented.

Agreguoti duomenys naudojami daugelyje mokslo sričių tokių kaip ekonomika, sociologija, geografija ir kt. Tai motyvuoja tirti (de)agregavimo uždavinį. Viena iš pagrindinių priežasčių kodėl vienalaikis agregavimas tapo tyrimų objektu yra galimybė gauti ilgos atminties procesus. Agregavimas paaiškina ilgos atminties atsiradima procesuose ir yra vienas iš būdų tokius procesus generuoti. Agreguodami trumpos atminties neergodiškus atsitiktinius procesus, galime gauti ilgos atminties ergodišką procesą, kuris gali būti naudojamas mikro ir makro kintamųjų prognozavimui. Disertacijoje nagrinėjama AR(1) procesų bei artimiausio kaimyno atsitiktinių laukų, turinčių begalinę dispersiją, agregavimo schema, randamos sąlygos, kurioms esant ribinis agreguotas procesas egzistuoja, ir turi ilgąją atmintį tam tikra prasme. Atsitiktinių laukų atveju, įvedamas anizotropinės/izotropinės ilgos atminties apibrėžimas, kuris yra paremtas dalinių sumų elgesiu. Baigtinės dispersijos atveju yra gerai žinoma nepriklausomų AR(1) procesų schema, kuri rezultate duoda Gauso ribinį agreguotą procesą. Disertacijoje aprašoma trikampio masyvo agregavimo modelis, kuris baigtinės dispersijos atveju duoda nebūtinai Gauso ribinį agreguotą procesą. Taip pat disertacijoje nagrinėjama bankroto tikimybės asimptotika, kai žalos yra aprašomos sunkiauodegiu agreguotu procesu, nusakoma priklausomybė tarp žalų, apibūdinama žalų ilga atmintis.

Aggregated data appears in many areas such as econimics, sociology, geography, etc. This motivates an importance of studying the (dis)aggregation problem. One of the most important reasons why the contemporaneous aggregation become an object of research is the possibility of obtaining the long memory phenomena in processes. The aggregation provides an explanation of the long-memory effect in time series and a simulation method of such series as well. Accumulation of short-memory non-ergodic random processes can lead to the long memory ergodic process, that can be used for the forecasts of the macro and micro variables. We explore the aggregation scheme of AR(1) processes and nearest-neighbour random fields with infinite variance. We provide results on the existence of limit aggregated processes, and find conditions under which it has long memory properties in certain sense. For the random fields on Z², we introduce the notion of (an)isotropic long memory based on the behavior of partial sums. In L₂ case, the known aggregation of independent AR(1) processes leads to the Gaussian limit. While we describe a new model of aggregation based on independent triangular arrays. This scheme gives the limit aggregated process with finite variance which is not necessary Gaussian. We study a discrete time risk insurance model with stationary claims, modeled by the aggregated heavy-tailed process. We establish the asymptotic properties of the ruin probability and the dependence structure... [to full text]

Aggregated data appears in many areas such as econimics, sociology, geography, etc. This motivates an importance of studying the (dis)aggregation problem. One of the most important reasons why the contemporaneous aggregation become an object of research is the possibility of obtaining the long memory phenomena in processes. The aggregation provides an explanation of the long-memory effect in time series and a simulation method of such series as well. Accumulation of short-memory non-ergodic random processes can lead to the long memory ergodic process, that can be used for the forecasts of the macro and micro variables. We explore the aggregation scheme of AR(1) processes and nearest-neighbour random fields with infinite variance. We provide results on the existence of limit aggregated processes, and find conditions under which it has long memory properties in certain sense. For the random fields on Z², we introduce the notion of (an)isotropic long memory based on the behavior of partial sums. In L₂ case, the known aggregation of independent AR(1) processes leads to the Gaussian limit. While we describe a new model of aggregation based on independent triangular arrays. This scheme gives the limit aggregated process with finite variance which is not necessary Gaussian. We study a discrete time risk insurance model with stationary claims, modeled by the aggregated heavy-tailed process. We establish the asymptotic properties of the ruin probability and the dependence structure... [to full text]

Agreguoti duomenys naudojami daugelyje mokslo sričių tokių kaip ekonomika, sociologija, geografija ir kt. Tai motyvuoja tirti (de)agregavimo uždavinį. Viena iš pagrindinių priežasčių kodėl vienalaikis agregavimas tapo tyrimų objektu yra galimybė gauti ilgos atminties procesus. Agregavimas paaiškina ilgos atminties atsiradima procesuose ir yra vienas iš būdų tokius procesus generuoti. Agreguodami trumpos atminties neergodiškus atsitiktinius procesus, galime gauti ilgos atminties ergodišką procesą, kuris gali būti naudojamas mikro ir makro kintamųjų prognozavimui. Disertacijoje nagrinėjama AR(1) procesų bei artimiausio kaimyno atsitiktinių laukų, turinčių begalinę dispersiją, agregavimo schema, randamos sąlygos, kurioms esant ribinis agreguotas procesas egzistuoja, ir turi ilgąją atmintį tam tikra prasme. Atsitiktinių laukų atveju, įvedamas anizotropinės/izotropinės ilgos atminties apibrėžimas, kuris yra paremtas dalinių sumų elgesiu. Baigtinės dispersijos atveju yra gerai žinoma nepriklausomų AR(1) procesų schema, kuri rezultate duoda Gauso ribinį agreguotą procesą. Disertacijoje aprašoma trikampio masyvo agregavimo modelis, kuris baigtinės dispersijos atveju duoda nebūtinai Gauso ribinį agreguotą procesą. Taip pat disertacijoje nagrinėjama bankroto tikimybės asimptotika, kai žalos yra aprašomos sunkiauodegiu agreguotu procesu, nusakoma priklausomybė tarp žalų, apibūdinama žalų ilga atmintis.

Disertacijoje tiriamas operatorių pusgrupių Eulerio ir Josidos approximacijų konvergavimas. Gauti Eulerio aproksimacijų asimptotiniai skleidiniai ir optimalūs liekamųjų narių įverčiai. Taip pat pateiktos įvairios šių skleidinių koeficientų analizinės išraiškos. Josidos aproksimacijoms buvo rasti du optimalūs konvergavimo greičio įverčiai su optimaliomis konstantomis. Taip pat gauti Josidos aproksimacijų asimptotiniai skleidiniai ir liekamųjų narių įverčiai.

In this thesis we investigate the convergence of Euler's and Yosida approximations of operator semigroups. We obtain asymptotic expansions for Euler's approximations of semigroups with optimal bounds for the remainder terms. We provide various explicit formulas for the coefficients for these expansions. For Yosida approximations of semigroups we obtain two optimal error bounds with optimal constants. We also construct asymptotic expansions for Yosida approximations of semigroups and provide optimal bounds for the remainder terms of these expansions.

In this thesis we investigate the convergence of Euler's and Yosida approximations of operator semigroups. We obtain asymptotic expansions for Euler's approximations of semigroups with optimal bounds for the remainder terms. We provide various explicit formulas for the coefficients for these expansions. For Yosida approximations of semigroups we obtain two optimal error bounds with optimal constants. We also construct asymptotic expansions for Yosida approximations of semigroups and provide optimal bounds for the remainder terms of these expansions.

Disertacijoje tiriamas operatorių pusgrupių Eulerio ir Josidos approximacijų konvergavimas. Gauti Eulerio aproksimacijų asimptotiniai skleidiniai ir optimalūs liekamųjų narių įverčiai. Taip pat pateiktos įvairios šių skleidinių koeficientų analizinės išraiškos. Josidos aproksimacijoms buvo rasti du optimalūs konvergavimo greičio įverčiai su optimaliomis konstantomis. Taip pat gauti Josidos aproksimacijų asimptotiniai skleidiniai ir liekamųjų narių įverčiai.