Asymptotic estimates of Gerber-Shiu functions in the renewal risk model with exponential claims

This paper continues to study the asymptotic behavior of Gerber-Shiu expected discounted penalty functions in the renewal risk model as the initial capital becomes large. Under the assumption that the claim-size distribution is exponential, we establish an explicit asymptotic formula. Some straightforward consequences of this formula match existing results in the field.     

带免赔的奖惩系统的最优索赔策略

在汽车保险的奖惩系统中加入免赔额,将有利于保证风险与保费的匹配,还可以减少小额损失带来的大量管理费用.本文应用马尔科夫最优化原理推广了汽车保险的最优索赔策略模型.根据我国现行的机动车辆保险条款,得到了加入免赔额时的最优索赔策略.     

氘氘中子产额铟活化诊断方法

提出了活化法测量DD中子产额的实验方法,该方法可提高DD中子产额测量的精度。方法基于铟同位素115In与DD中子的非弹性散射反应,活化反应释放的射线被HPGe探测器记录,根据活化系统标定灵敏度推算出中子产额。分析了探测器记录的活化射线数与中子产额间的关系。介绍了一套活化测量的系统设计。通过蒙特卡罗方法模拟了活化样品出射的射线数与样品厚度的关系,模拟结果表明:样品厚度取为1 cm可兼顾活化效率和测量精度。在加速器上对铟活化样品进行了标定实验,实验结果表明:在聚变中子产额大于2109的实验中可使用铟活化诊断方法,中子产额测量的相对标准误差在10%以内。随着聚变中子产额的不断提高,铟活化测量中子产额的精度可进一步提高。     

常利率下保费随马氏环境变化的风险模型的破产概率

破产概率受保费变化影响,保费随着准备金变化,在本文中考虑带有利率的风险模型;其索赔发生是Cox过程.     

一类随机利率下的增额寿险模型

对寿险中的利率随机性问题的研究是近几年来保险精算研究的热点和重点问题之一。本文以即时给付的一类增额寿险为对象,考虑到突发事件对利率的影响,对随机利率采用Gauss过程与Poisson过程联合建模,给出即时给付的增额寿险的给付现值的各阶矩,并在一些特殊条件下给出矩的简洁表达式。     

汽车保险的精算模型及其应用

本文应用我国一家保险公司的实际数据 ,对各种可以反映保单持有人索赔次数的模型 (包括负二项模型、泊松 -逆高斯模型、二元风险模型、三元风险模型、二项 -贝塔模型和负二项 -帆塔模型 )分别进行了拟合 ,结果表明三元风险模型拟合效果最好 ,因此利用三元风险模型构造了对保单持有人根据后验风险的大小调整其续期保费的系统     

负二项分布的优良特性及其在风险管理中的应用

孟生旺．负二项分布的优良特性及其在风险管理中的应用．数理统计与管理，１９９８，１７（２），９～１２．负二项分布之所以在风险管理中被广泛应用是由其优良特性所决定的。本文主要讨论了其中三个方面的问题：第一，负二项分布在描述风险集体中任意风险的索赔次数时表现为伽玛分布对泊松分布按参数变化的加权平均；第二，负二项分布在描述某些风险的累积索赔额时具有复合泊松分布的形式；第三，负二项分布是当风险的索赔频率强度之间存在正向传染时索赔次数的分布     

保单个数为Poisson分布的总理赔额分布函数的界值研究

根据单个保单理赔额分布函数F(z)的一些特殊性质,研究了开放个别风险模型在保单个数N为Poisson分布下,总理赔额分布函数F_S(x)对任意x(x≥0)的界值问题,得到一些实用的、便于数值计算的界值结果,具有重要的应用价值．     

索赔次数数据分布的拟合方法的分析和比较

泊松分布和负二项分布常用于拟合保险索赔次数.它们和二项分布统称为(a,b,0)分布族.本文对(a,b,0)分布族进行了研究,然后在此基础上给出了(a,b,0)分布离散型随机变量是服从泊松分布,还是服从负二项分布或二项分布的检验方法.本文基于我国某家保险公司的索赔次数数据进行了实证分析,并对检验的功效进行了模拟研究.     

带利息力和干扰的批量索赔一般到达风险模型

本文在经典风险模型的基础上,将索赔到达过程推广为更新过程,索赔可以批量到达,且带有常数利息力和Brown运动干扰项,得到一个新的风险模型,运用Markov骨架过程的方法,得出盈余过程的瞬时分布和生存概率.