CDMA功率控制的SystemView仿真

功率控制是CDMA系统中的关键技术之一．本文利用System View软件对CDMA系统反向闭环功率控制进行了仿真．结果表明，通过适当的功率控制算法可以在保证一定误帧率的基础上降低移动台的发射功率，增加系统容量，并延长移动台电池的使用时间．     

基于内部竞争的保险公司的风险管理

讨论了具有内部竞争的保险公司的风险管理问题,保险公司的目标是:保险公司用于(股东)分红的净收益的期望现值最大。根据B e llm an最优性原理,得出了分红情况下的B e llm an偏微分方程,通过对所得方程的分析给出了解析解和最有控制策略。     

考虑离群值的稳健链梯法

本文关注于流量三角形中的离群值问题,阐述了链梯法评估的索赔准备金对离群值具有高度依赖性。为了解决这一问题,考虑了一种稳健链梯法,包括计算进展因子的稳健方法和诊断并调整离群值的方法,并应用经典数据和比利时非寿险业务的真实数据进行了实证分析。数值结果表明,稳健链梯法具有优良性能,无论原始数据中存在单个或多个离群值,稳健链梯法都能有效识别并调整这些离群值,以减少离群值对索赔准备金估计的影响。在非寿险精算实务中,异常赔款额是完全有可能出现的,通过比较链梯法和稳健链梯法的评估结果,非寿险精算人员可以进一步分析导致异常赔款额背后的原因,并根据具体情况,采取合理的处理方法调整或保留异常赔款额,提高索赔准备金估计的准确性。     

具有两种副索赔的离散相依风险模型破产问题

考虑了一类离散相依的风险模型,该模型假设主索赔以一定的概率引起两种副索赔,而第一种副索赔有可能延迟发生.通过引入一个辅助模型,分别得出了该风险模型初始盈余为0时破产前盈余与破产时赤字的联合分布的表达式、初始盈余为"时破产前盈余和破产时赤字的联合分布的递推公式、初始盈余为0时的破产概率,以及初始盈余为"时的破产概率求解方...     

具有常红利边界和延迟索赔的一类离散更新风险模型

考虑了具有常红利边界和延迟索赔的一类离散更新风险模型,其中间隔索赔到达时间从离散phase-type分布.定义了两种类型的索赔:主索赔和副索赔,主索赔以一定的概率引起副索赔且副索赔会以一定的概率被延迟到下一时段.通过引入辅助风险模型,推导了破产前红利折现期望满足的差分方程及其解.最后给出了当索赔额服从几何分布时的有关数值例子.     

考虑消费者退货的双渠道订货量决策研究

在考虑消费者退货下,构建由制造商和零售商组成的二级供应链模型,研究了双方的订货量决策问题,并分析不同策略以及决策顺序对均衡结果和制造商开通直销渠道的影响。研究发现:在单渠道中,提供退款保证可提高订货量、制造商和零售商利润。当直销成本较大时,制造商将不开通直销渠道;提供退款保证有利于制造商开通直销渠道。在双渠道中,提供退款保证能够提高直销量、总订货量和制造商利润;直销量、总订货量、制造商利润和总利润都随直销成本递减;在顺序决策下,制造商利润和总利润更高。     

一个可变保费巨灾风险模型的局部破产概率

考虑极端风险的情况,建立了巨灾风险模型,得到了保险公司破产概率的局部结果.预期有巨灾索赔发生的时候,模型会对保险费率做出相应的调整以减少损失.还提出一个网络马氏骨架框架下的回归型索赔相依的风险模型,该模型不仅在精算领域有很大的理论和应用价值,在网络,金融,生物,排队论等其他领域也将有广泛的应用.     

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。     

工期索赔中的难题

针对重大工程计划中工期索赔的责任划分难题,本文根据公路建设中的实际案例,发现了“工期索赔分摊”中的奇怪现象。首先,揭示了“提前完成任务”不但可能得不到“奖励”,反而可能要被“罚款”;其次,揭示了关键工序的工期提前完成较少时,会得到“奖励”,但提前得太多,则反而会被“罚款”。然后,给出了解决这些奇怪现象的解释和方法。这些现象说明了在处理重大工程计划的“索赔款分摊”时,不能只按传统的原则来处理,必须根据实际情况按新的规则来处理。研究结论对于促进工期索赔的合理分摊有一定的理论意义和现实意义。     

稳健贝叶斯方法下考虑理赔次数因素的汽车保险奖惩系统

本文将稳健贝叶斯方法用于构造汽车保险奖惩系统并分析其敏感性. 用先验分布集合$\Gamma_\varepsilon=\{\pi$:$\pi=(1-\varepsilon)\pi_0+\varepsilon q,q\inQ\}$描述保单组合的风险异质性. 从而得到混合先验分布下的奖惩系统; 当$q$ 在$Q$内变化时, 对奖惩系统进行敏感性分析.