共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
重尾索赔下的一类相依风险模型的若干问题 总被引:2,自引:2,他引:0
本文研究了重尾索赔下的一类相依风险模型,得到了破产概率的尾等价式及索赔盈余过程大偏差的渐近关系式.在该模型中,一索赔到达过程是Poisson过程,另一索赔到达过程为其p-稀疏过程. 相似文献
3.
本文考虑了具有两类索赔的风险模型,这两类索赔的计数过程是相关的Poisson过程和Erlang过程.通过Laplace变换方法,得到了该风险模型在索赔额为任意分布情形下破产概率的计算公式,并在索赔额为指数分布的情形下,得到了破产概率的精确表达式. 相似文献
4.
一类索赔到达计数过程相依的二元风险模型 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了一类索赔到达计数过程为相依点过程的双险种风险模型.先将两个相依索赔总额转化为相互独立的索赔总额,并得出在PO ISSON情形下,可以转化为古典风险模型,从而可以利用现成的结果给出破产概率. 相似文献
5.
6.
复合二项过程风险模型的精细大偏差及有限时间破产概率 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论基于客户到来的复合二项过程风险模型.在该风险模型中,假设索赔额序列是独立同分布的重尾随机变量序列,不同保单发生实际索赔的概率可以不同,则在索赔额服从ERV的条件下,得到了损失过程的精细大偏差;进一步地,得到了有限时间破产概率的Lundberg极限结果. 相似文献
7.
考虑两类索赔相关风险过程.两类索赔计数过程分别为独立的Poisson和广义Erlang(2)过程.将该过程转换为两类独立索赔风险过程,得到了该过程的罚金折现函数满足的积分微分方程及该函数的拉普拉斯变换的表达式,且当索赔额服从指数分布时,给出了罚金折现函数及破产概率的表达式. 相似文献
8.
研究了稀疏过程下多元相依风险模型在假定变破产下限的破产概率,其中索赔产生时依赖概率ρ的可能性同时产生一次续保,即续保过程是索赔的ρ-稀疏过程.运用鞅方法得到了当破产下限为某些特征函数时破产概率所满足的不等式或破产概率的具体表达式. 相似文献
9.
10.
索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型及破产概率 总被引:38,自引:1,他引:37
本文引入一类复合Poisson-Geometric分布,这类分布包括两个参数,是普通Poisson分布的一种推广,并在保险中有其实际的应用背景;基于此分布产生一个计数过程,称之为复合Poisson-Geometric过程.本文着重研究了索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型,这种模型是经典风险模型的一个推广.针对此模型,本文给出了破产概率公式及更新方程.作为特例,当索赔额服从指数分布时,给出了破产概率的显式表达式. 相似文献
11.
相依索赔Poisson风险模型的Cramer-Lundberg逼近(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
本文考虑一类具有相依索赔的Poisson风险模型.利用无穷小方法,得到了破产概率的Cramer-Lundberg逼近及其精确表达式. 相似文献
12.
13.
考虑一类具有Poisson过程和Erlang(n)过程的风险模型的破产问题,该模型中保险公司具有两类保险,每类保险的理赔次数过程都是Poisson过程与一个共同的Erlang(n)过程的和.针对这类理赔相关的风险模型,就利息力为常数的情形得到破产时刻罚金折现期望的积分—微分方程. 相似文献
14.
本文研究了一般到达的常利率保险风险问题,应用建立Markov骨架过程的方法建立了理赔为一般到达的常利率风险模型.给出了破产时的余额分布、破产前瞬间的余额分布、破产时间与破产前瞬间余额的联合分布、破产时间与破产时余额的联合分布及破产前瞬间余额、破产时余额与破产时间的联合分布. 相似文献
15.
16.
17.
18.
A Markov risk model with two classes of insurance business is studied. In this model, the two classes of insurance business are independent. Each of the two independent claim number processes is the number of jumps of a Markov jump process from time 0 to t, whichever has not independent increments in general. An integral equation satisfied by the ruin probability is obtained and the bounds for the convergence rate of the ruin probability are given by using a generalized renewal technique. 相似文献