基于投资的再保险定价公式

从系统的观点出发,把保险公司的赔付情况与投资收益相结合,对比例再保险和超额损失再保险,建立了在投资背景下它们应满足的线性正倒向随机微分方程.根据一类特殊线性倒向随机微分方程的显式解,给出了基于投资的再保险定价公式,为保险公司厘订再保险保费提供了新的方法.     

投资影响下的再保险策略

本文研究了投资影响下的再保险策略,利用有关的线性正倒向随机微分方程,获得投资影响下再保险的自留比例或自留额的计算式子.     

CEV模型下时滞最优投资与再保险问题

在常方差弹性（constant elasticity of variance,CEV）模型下考虑了时滞最优投资与比例再保险问题.假设保险公司通过购买比例再保险对保险索赔风险进行管理,并将其财富投资于一个无风险资产和一个风险资产组成的金融市场,其中风险资产的价格过程服从常方差弹性模型.考虑与历史业绩相关的现金流量,保险公司的财富过程由一个时滞随机微分方程刻画,在负指数效用最大化的目标下求解了时滞最优投资与再保险控制问题,分别在投资与再保险和纯投资两种情形下得到最优策略和值函数的解析表达式.最后通过数值算例进一步说明主要参数对最优策略和值函数的影响.     

CEV模型下时滞最优投资与再保险问题

在常方差弹性(constant elasticity of variance,CEV)模型下考虑了时滞最优投资与比例再保险问题.假设保险公司通过购买比例再保险对保险索赔风险进行管理,并将其财富投资于一个无风险资产和一个风险资产组成的金融市场,其中风险资产的价格过程服从常方差弹性模型.考虑与历史业绩相关的现金流量,保险公司的财富过程由一个时滞随机微分方程刻画,在负指数效用最大化的目标下求解了时滞最优投资与再保险控制问题,分别在投资与再保险和纯投资两种情形下得到最优策略和值函数的解析表达式.最后通过数值算例进一步说明主要参数对最优策略和值函数的影响.     

最小化破产概率的保险人鲁棒投资再保险策略研究

在模型不确定条件下,研究以破产概率最小化为目标的模糊厌恶型保险公司的最优投资再保险问题. 假设保险公司可投资于一种风险资产,也可购买比例再保险. 分别考虑风险资产的价格过程服从随机波动率模型和非随机波动率模型的两种情况,根据动态规划原理建立相应的HJB方程,得到保险公司的最优鲁棒投资再保险策略和价值函数的解析解. 最后,通过数值模拟分析了各模型参数对最优策略和价值函数的影响.     

基于Volterra Heston模型的最优投资和再保险问题

作为金融市场体系的重要组成部分,选择最优的投资和再保险策略对保险公司来说十分重要.本文研究了保险公司在均值-方差准则下的最优投资和再保险问题,假设保险公司通过购买比例再保险来分散自身风险,其盈余过程由近似经典Cramer-Lundberg模型的扩散过程刻画,此外,保险公司通过投资于无风险资产和风险资产来增加收入,其中风险资产价格服从Volterra Heston模型.由于Volterra Heston模型的非马尔可夫性和非半鞅性,经典的随机最优控制框架不再适用,本文通过构造一个辅助随机过程,得到了依赖于Riccati-Volterra方程解的最优投资和再保险策略及有效前沿,并对最优策略、有效前沿和波动率粗糙度、再保险因素之间的关系进行了数值分析,发现股票价格的波动率越粗糙,保险公司对股票市场和再保险的需求越大.     

保险公司每期总准备金计算

本在保险公司是风险中性的情况下，讨论了在投资影响下的每期总准备金计算问题．通过建立它应满足的线性倒向随机微分方程，得到它在投资影响下的计算公式．     

正倒向随机微分方程的适应解及其比较定理(英文)

研究了一类正倒向随机微分方程的适应解 ,其中正向方程不需要满足非退化条件 .我们证明了在某些单调条件下 ,正倒向随机微分方程存在唯一的适应解 ,并给出了该正倒向随机微分方程的比较定理 .     

非Lipschitz条件下的包含下微分算子的带跳倒向随机微分方程(英文)

本文在非Lipschitz系数下,考虑了一类多值的倒向随机微分方程.利用极大单调算子的Yosida估计和倒向随机微分方程在非Lipschitz条件下解的存在唯一性,获得了多值带跳的倒向随机微分方存在唯一解的结论.     

经典风险模型下CEV股票市场中最优再保险和投资策略（英文）

本文在复合泊松跳索赔模型下,考虑保险公司投资于常弹性方差(CEV)金融市场和购买比例-超额损失组合再保险的最优策略.在期望效用最大化准则下,利用随机控制技巧,证明了,事实上,保险公司的最优再保险策略等同于要么购买一个纯超额损失再保险,要么购买一个纯比例再保险.进一步给出两种情形下的最优再保险和投资策略以及值函数的表达式.     

ͨ������Ӱ���»������΢�ֲ��ĵ������ٱ��պ�Ͷ��

??Under inflation influence, this paper investigate a stochastic differential game with reinsurance and investment. Insurance company chose a strategy to minimizing the variance of the final wealth, and the financial markets as a game ``virtual hand' chosen a probability measure represents the economic ``environment' to maximize the variance of the final wealth. Through this double game between the insurance companies and the financial markets, get optimal portfolio strategies. When investing, we consider inflation, the method of dealing with inflation is: Firstly, the inflation is converted to the risky assets, and then constructs the wealth process. Through change the original based on the mean-variance criteria stochastic differential game into unrestricted cases, then application linear-quadratic control theory obtain optimal reinsurance strategy and investment strategy and optimal market strategy as well as the closed form expression of efficient frontier are obtained; finally get reinsurance strategy and optimal investment strategy and optimal market strategy as well as the closed form expression of efficient frontier for the original stochastic differential game.     

基于个体公平原则的寿险产品定价模型

在无套利框架的基础上,讨论基于个体公平原则下的寿险产品定价问题,即运用倒向随机微分方程理论,将投保人和保险人置于同一系统中进行考虑:首先,根据双方的随机投资决策目标分别建立无套利寿险定价模型和动态资产份额定价模型,得出两个特殊线性倒向随机微分方程的显式解;然后,建立基于个体公平原则的寿险定价模型,从投保人和保险人双方的角度对寿险产品进行公平定价,得出了从供需双方考虑的投资回报定价公式;最后,利用所建立的模型进行案例分析,计算出基于个体公平原则的保费及保险公司的投资策略.该寿险产品定价模型不仅考虑了保险人的意愿,还同时考虑了投保人的实际情况,因此,按此定价理念开发出的保险产品,不仅可以提高产品研发的成功率,而且使得研发出的新产品更能在竞争激烈的保险市场中站稳脚步.     

基于再保险和投资的随机微分博弈

本文研究了具有再保险和投资的随机微分博弈.应用线性-二次控制的理论,在指数效用和幂效用下,求得了最优再保险策略、最优投资策略、最优市场策略和值函数的显示解,推广了文[8]的结果.通过本文的研究,当市场出现最坏的情况时,可以指导保险公司选择恰当的再保险和投资策略使自身所获得的财富最大化.     

溢额再保险定价模型

再保险定价方法以随机过程为基础,与传统的以概率统计为基础的再保险定价方法有明显的不同,它不用考虑死亡率,损失的概率分布等因素,针对溢额再保险,建立了其定价的随机微分方程,给出了具体的定价表达式.     

不完全市场的保险定价研究

完全市场上的保险定价问题是人们比较熟悉的研究内容,但它不符合市场实际.本文在不完全市场上研究保险定价的问题.通过对累积保险损失的分析,建立在累积赌付下的保险定价模型;基于对一个无风险资产和有限多个风险资产的投资,建立保险投资定价模型.通过变形,得到相应的保险价格的倒向随机微分方程,并利用倒向随机微分方程的理论和方法,得到了相应的保险价格公式.最后,给出释例进行了分析.本文的研究,不用考虑死亡率、损失的概率分布等因素,为保险定价提供了新的思路,丰富了有限的保险定价方法.     

基于时滞效应的随机微分投资与比例再保险博弈

金融市场不断发展,激烈的市场竞争使得相对绩效比较在保险机构的业绩评估中占据越来越重要的地位。考虑历史业绩对公司决策的影响,引入时滞效应,研究时滞效应对具有竞争关系公司之间最优投资策略和最优再保险策略的影响。运用随机最优控制和微分博弈理论,针对Cramér-Lundberg模型,得到了均衡投资和再保险策略,给出了值函数的显式解;然后进一步针对近似扩散过程,求得指数效用下均衡投资策略和比例再保险策略的显式表达。通过数值算例,分析了最优均衡策略随模型各重要参数的动态变化。结论显示:保险公司在决策时是否将时滞信息纳入考虑之中将大大影响其投资和再保险行为。保险公司考虑较早时间财富值越多,其投资再保险行为就表现得越趋向于保守和谨慎;与之相反,如果保险公司对行业间的竞争越看重,其投资再保险策略就越倾向于冒险和激进。     

Stochastic differential reinsurance games with capital injections

This paper investigates a class of reinsurance game problems between two insurance companies under the framework of non-zero-sum stochastic differential games. Both insurers can purchase proportional reinsurance contracts from reinsurance markets and have the option of conducting capital injections. We assume the reinsurance premium is calculated under the generalized variance premium principle. The objective of each insurer is to maximize the expected value that synthesizes the discounted utility of his surplus relative to a reference point, the penalties caused by his own capital injection interventions, and the gains brought by capital injections of his competitor. We prove the verification theorem and derive explicit expressions of the Nash equilibrium strategy by solving the corresponding quasi-variational inequalities. Numerical examples are also conducted to illustrate our results.     

Optimal non-proportional reinsurance control and stochastic differential games

We study stochastic differential games between two insurance companies who employ reinsurance to reduce risk exposure. We consider competition between two companies and construct a single payoff function of two companies’ surplus processes. One company chooses a dynamic reinsurance strategy in order to maximize the payoff function while its opponent is simultaneously choosing a dynamic reinsurance strategy so as to minimize the same quantity. We describe the Nash equilibrium of the game and prove a verification theorem for a general payoff function. For the payoff function being the probability that the difference between two surplus reaches an upper bound before it reaches a lower bound, the game is solved explicitly.