After this estimation of the occurr

After this estimation of the occurrence and the amount processes, they can be combined
to simulate future rainfall using Eq. (2).
The simulated rainfall paths are used to compute the rainfall index. By repeating this
procedure, a distribution of the index is derived. Results show that the distribution is
not normal. Instead, the data is usually skewed and heavy-tailed. Hence, instead of the
Girsanov transform for a Brownian motion, we apply the Esscher transform since it is
valid for Lévy processes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากนี้ประมาณการเกิดขึ้นและการเงิน พวกเขาสามารถรวมการจำลองปริมาณน้ำฝนในอนาคตใช้ Eq. (2)เส้นทางจำลองปริมาณน้ำฝนจะใช้ในการคำนวณดัชนีปริมาณน้ำฝน โดยการทำซ้ำนี้ขั้นตอน การกระจายของดัชนีที่ได้มา ผลลัพธ์แสดงว่า การกระจายไม่ปกติ แทน ข้อมูลมักบิด และ หางหนัก ด้วยเหตุนี้ แทนการแปลงที่ Girsanov สำหรับการเคลื่อนที่แบบบราวน์ เราใช้การแปลง Esscher เนื่องจากเป็นถูกต้องสำหรับกระบวนการเก็บ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากการเกิดกระบวนการและจำนวนเงินที่พวกเขาสามารถถูกรวมการจำลองปริมาณน้ำฝนในอนาคตการใช้อีคิว ( 2 )จำลองเส้นทางฝนใช้คำนวณดัชนีปริมาณน้ําฝน โดยการทำซ้ำนี้ขั้นตอนการกระจายของดัชนีจะได้มา . ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าการกระจายคือปกติ แทน , ข้อมูลมักจะเบ้และหนักหาง . ดังนั้น แทนที่จะgirsanov เปลี่ยนแปลงการเคลื่อนที่บราวเนียน เราใช้ esscher เปลี่ยนเพราะมันคือที่ถูกต้องสำหรับฉันและคุณกระบวนการ