王氏保费准则下隐含再保险公司违约风险的最优再保险设计

本文考虑到再保险公司违约风险对保险人再保险的影响,利用VaR风险度量研究最优再保险策略.在再保险合同中,再保险公司向保险人收取一定的保费,承诺赔偿再保险人面临的部分损失.但,当再保险公司承诺的限额超过其偿付能力就可能发生违约风险.因此,为了避免再保险公司违约风险,使保险公司的总风险最小,本文根据王氏保费准则,运用VaR风险度量的最优化标准,得到分层再保险是最优的,并给出相应的数值算例.     

云计算模式下SLA中的补偿策略及风险

本文基于云计算的特性,首次提出了服务水平协议(Service Level Agreement,SLA)中的三种补偿策略(分别为基于服务失败数量、基于长服务中断数量和基于累积中断时间的补偿策略),通过在SLA中约定客户容忍阀值,针对服务失败等级对客户进行分级补偿。针对三种策略的补偿成本,本文对云服务提供商造成的损失风险进行了测量和分析,得到了风险价值(Value-at-Risk,VaR)变化的特征和规律。在平均损失相同情况下,基于累积中断时间补偿策略的VaR值大于基于服务失败数量补偿策略的VaR值,因此采取基于中断时间的补偿策略风险更大。实例数据分析表明,本文提出的补偿策略是合理可行的。本文结论对于云服务提供商的补偿策略制定具有指导意义。     

离散时间单位连结人寿保险合同的局部风险最小对冲策略

单位连结人寿保险合同是保险利益依赖于某特定股票的价格的保险合同 .当保险公司发行这样的保险合同后 ,保险公司将面临金融和被保险人死亡率两类风险 .因此这样的保险合同相当于不完全金融市场上的或有索取权 ,不能利用自我融资交易策略复制出 .本文提出利用不完全市场的局部风险最小对冲方法对冲保险者的风险 .我们在离散时间的框架下给出了局部风险最小对冲策略 .     

条件VaR和条件CVaR的核估计及其实证分析

VaR和CVaR是目前两种主流风险度量工具。条件VaR和条件CVaR是基于市场风险因子在已知条件(或信息)下的分布来计量和测算VaR和CVaR,能够及时地根据变化的条件来重新估计风险进而进行有效的风险管理,是对传统的基于边际分布的VaR和CVaR指标的有益补充。另外一方面,近年来非参数核估计方法因模型设定灵活、方便处理变量相依结构等优点备受关注。在本文,我们用条件VaR和条件CVaR的非参数核估计法,对我国A股市场的风险进行测算。结果得出:条件VaR和条件CVaR能揭示出深证成指和上证综指之间的不同风险特征;条件VaR和条件CVaR的测算结果并非总是一致;系统风险估计值对已知条件的敏感性高于深发展A和万科A两只股票的个股风险。以上风险特征在边际VaR和边际CVaR下无法得到。     

离散时间单位连结人寿保险合同的局部风险最小对冲策略

单位连结人寿保险合同是保险利益依赖于某特定股票的价格的保险合同。当保险公司发行这样的保险合同后，保险公司将面临金融和被保险人死亡率两类风险。因此这样的保险合同相当对不完全金融市场上的或有索取权，不能利用自我融资交易策略复制出。本提出利用不完全市场的局部风险最小对冲方法对冲保险的风险，我们在离散时间的框架下给出了局部风险最小对冲策略。     

价值风险的非参数估计方法*

价值风险(VaR)模型是当今最流行的金融资产风险管理和控制的工具之一\bd 本文提出了用局部分位数回归的方法来估计某一投资组合的VaR值\bd 该方法可用于计算投资组合多持续期的VaR, 使得人们可以了解到该投资组合在一定持续期内的动态风险\bd 本文通过模拟和美国三个月到期国债利率数据的分析说明了该方法的具体执行情况, 并与J.P. Morgan的时间开方规则作了比较\bd 结果表明我们的VaR估计有令人满意的效果.     

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VaR风险度量在金融、保险中有重要的应用. 本文建立了贝叶斯模型, 在某种损失函数下研究了VaR风险度量的贝叶斯估计. 证明了指数-伽马分布下贝叶斯估计的强相合性和渐近正态性, 最后利用数值模拟的方法验证了不同样本容量下估计的收敛速度.     

方基法于经验似然的Value-at-Risk模型的评价

Value-at-Risk(VaR)是度量市场风险的一个基本工具.自从VaR概念提出以来,涌现出大量方法用于VaR估计,因此在统计意义下,如何检验这些方法的有效性,以及如何比较不同VaR模型从而选择出最好的方法,就成为人们非常关注的问题.本文提出了利用经验似然法来评估和比较不同的Value-at-Risk模型.模拟和实证分析表明经验似然方法比已有的方法有效和稳健.     

指数保费原理下的经验厘定

在经典的信度理论中,信度保费是在净保费原理下得到的. 但是, 保险商业中, 保险公司要求制定的保费必须适用于某合适的保费原理以适应具体的保险商业的需要. 本文建立了指数保费原理下的完全经验厘定模型, 得到了风险保费的信度估计和经验Bayes 信度估计, 并讨论了结构参数的估计及其性质. 最后证明了多合同模型的经验Bayes 信度估计的渐近最优性     

VaR测度下的风险对冲策略研究

本文分别在正态分布和任意分布设定下讨论最小在险价值(VaR)的风险对冲问题。在正态分布设定下,本文深入讨论最小方差对冲比率和最小VaR对冲比率的性质,并得出最小VaR对冲策略下组合收益率的均值和方差大于最小方差策略下组合收益率的均值和方差。在任意分布设定下,本文构建一种新的VaR对冲模型,该模型引入非参数核估计方法对VaR进行估计,然后基于VaR核估计量建立风险对冲问题,实现风险估计与风险对冲同步进行。实证结果非常稳健地表明,不做任何分布假设下的核估计法得到的风险对冲效果优于最小方差对冲策略和正态分布设定下的最小VaR对冲策略。     

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Based on the default risk effect of reinsurance company for reinsurer, this paper studies the optimal reinsurance strategy by VaR optimality criterion. In a reinsurance contract, reinsurance company will charge the number of premium to undertake part of the insurer's loss. However, if the reinsurance company's commitment exceeds its solvency, the default risk will occur. In order to avoid the default risk and minimize the total risk of the insurance company, the paper introduces Wang's premium principle to obtain the optimal reinsurance policy under VaR risk measure. Some numerical examples are given to illustrate these results.     

Optimal investment-reinsurance policy for an insurance company with VaR constraint

This paper investigates an investment-reinsurance problem for an insurance company that has a possibility to choose among different business activities, including reinsurance/new business and security investment. Our main objective is to find the optimal policy to minimize its probability of ruin. The main novelty of this paper is the introduction of a dynamic Value-at-Risk (VaR) constraint. This provides a way to control risk and to fulfill the requirement of regulators on market risk. This problem is formulated as an infinite horizontal stochastic control problem with a constrained control space. The dynamic programming technique is applied to derive the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation and the Lagrange multiplier method is used to tackle the dynamic VaR constraint. Closed-form expressions for the minimal ruin probability as well as the optimal investment-reinsurance/new business policy are derived. It turns out that the risk exposure of the insurance company subject to the dynamic VaR constraint is always lower than otherwise. Finally, a numerical example is given to illustrate our results.     

投保人异质性风险偏好下指数保险市场均衡的动态演化分析

兼具道德风险与逆向选择免疫性和即刻赔付双重优势的指数保险逐渐成为巨灾风险管理的重要工具,但目前多处于试点阶段,市场均衡演化规律仍不明确。本文构建了指数保险市场中保险公司、投保人和政府的三方演化博弈模型,同时,考虑投保人面对损失与收益的不同风险态度,引入异质性风险偏好设计了投保人决策函数,进而分析指数保险市场均衡演化路径及其影响因素。结果表明,指数保险市场均衡随其生命周期的演进而变化,政府在指数保险市场中的职能将从管理者走向退出;政府对保险公司进行补贴更有效,但补贴力度需在适度范围内。影响因素方面,投保人的异质性风险偏好对市场均衡演化有重要影响,其损失敏感性将加快市场向均衡状态的收敛速度;提前赔付优势能够促进市场向均衡状态收敛,但溢出效应会延缓均衡的达成。基于此提出了政府对指数保险市场引导与鼓励的建议。     

“公司+农户”型订单农业供应链“双向补贴”机制研究

基于订单农业特点,构建“公司+农户”型订单农业供应链决策模型。研究发现,订单农业传统价格机制:按“固定价格”收购、按“市场价格”收购、“随行就市,保底收购”,各具优缺点,但均未能很好地协调此类“公司+农户”型订单农业供应链,我国订单农业违约率也是居高不下。为此,提出一种 “双向补贴”价格机制来协调此类订单农业供应链。本研究结果表明,“双向补贴”价格机制能够很好地弥补了按“固定价格”,“市场价格”收购的缺陷,保证了农户和公司获得相对稳定的收入,提高了“公司+农户”型订单农业供应链的稳定性。同时,实施该协调机制后,改善了公司在“随行就市,保底收购”机制下要承担全部风险的缺陷,公司和农户实现了“收益共享,风险同担”。     

Pricing life insurance under stochastic mortality via the instantaneous Sharpe ratio

We develop a pricing rule for life insurance under stochastic mortality in an incomplete market by assuming that the insurance company requires compensation for its risk in the form of a pre-specified instantaneous Sharpe ratio. Our valuation formula satisfies a number of desirable properties, many of which it shares with the standard deviation premium principle. The major result of the paper is that the price per contract solves a linear partial differential equation as the number of contracts approaches infinity. One can represent the limiting price as an expectation with respect to an equivalent martingale measure. Via this representation, one can interpret the instantaneous Sharpe ratio as a market price of mortality risk. Another important result is that if the hazard rate is stochastic, then the risk-adjusted premium is greater than the net premium, even as the number of contracts approaches infinity. Thus, the price reflects the fact that systematic mortality risk cannot be eliminated by selling more life insurance policies. We present a numerical example to illustrate our results, along with the corresponding algorithms.     

Optimal reinsurance under dynamic VaR constraint

This paper deals with the optimal reinsurance strategy from an insurer’s point of view. Our objective is to find the optimal policy that maximises the insurer’s survival probability. To meet the requirement of regulators and provide a tool to risk management, we introduce the dynamic version of Value-at-Risk (VaR), Conditional Value-at-Risk (CVaR) and worst-case CVaR (wcCVaR) constraints in diffusion model and the risk measure limit is proportional to company’s surplus in hand. In the dynamic setting, a CVaR/wcCVaR constraint is equivalent to a VaR constraint under a higher confidence level. Applying dynamic programming technique, we obtain closed form expressions of the optimal reinsurance strategies and corresponding survival probabilities under both proportional and excess-of-loss reinsurance. Several numerical examples are provided to illustrate the impact caused by dynamic VaR/CVaR/wcCVaR limit in both types of reinsurance policy.     

基于博弈论的节能量保证型EPC合同决策分析

合同能源管理(EPC)是一种以未来节约的能源费用支付节能项目成本的节能管理机制。节能量保证型EPC模式中,耗能企业负责为项目融资,节能服务公司提供项目的全程服务并向客户企业保证一定的节能效益。若达不到承诺值,节能服务公司向客户进行补偿,若超出承诺值,客户给予节能服务公司一定的奖励。合同决策问题是该模式应用中的重要问题。本文以节能量保证型EPC合同中初始项目投资、合同期限和超额节能效益奖励的决策问题为研究对象,建立了客户和节能服务公司之间的决策博弈模型,分析二者的最优合同决策。数值试验结果表明,该方法不仅能让客户企业和节能服务公司均受益,还可以有效提高项目的投资报酬率,并且较高的节能服务公司技术水平和客户初始耗能水平能产生更高的节能效率。     

含不动产项目的保险公司再保险-投资策略

站在保险公司管理者的角度, 考虑存在不动产项目投资机会时保险公司的再保险--投资策略问题. 假定保险公司可以投资于不动产项目、风险证券和无风险证券, 并通过比例再保险控制风险, 目标是最小化保险公司破产概率并求得相应最佳策略, 包括: 不动产项目投资时机、 再保险比例以及投资于风险证券的金额. 运用混合随机控制-最优停时方法, 得到最优值函数及最佳策略的显式解. 结果表明, 当且仅当其盈余资金多于某一水平(称为投资阈值)时保险公司投资于不动产项目. 进一步的数值算例分析表明: (a)~不动产项目投资的阈值主要受项目收益率影响而与投资金额无明显关系, 收益率越高则投资阈值越低; (b)~市场环境较好(牛市)时项目的投资阈值降低; 反之, 当市场环境较差(熊市)时投资阈值提高.     

应用极值理论计算VaR的一种方法

在险价值(value at risk，简称VaR)是度量市场风险的一种普遍使用的工具，也是金融风险管理中的基础工具。计算VaR有许多不同的方法，本考虑了数据间的相关性，通过部分重叠数据分组的方法来计算VaR，发现所得到的VaR更符合实际；另外，我们对分组大小作了研究，发现分组数据大小的幂律存在，并对恒生指数作了具体分析。由此得出计算VaR的合理的数据分组大小。