常红利边界复合二项模型红利期望现值

在完全离散的复合二项风险模型基础上,考虑常红利边界策略下的红利支付问题．通过两种不同的方法,得到了红利期望现值所满足的两个方程．由这些方程特殊性质,在比较宽松的条件下,通过建立相应的迭代过程,求解出了直到破产发生时红利期望现值的近似值．     

具有延迟索赔风险模型的破产概率

本文考虑一类具有延迟索赔的风险模型,模型中包含两种索赔,其中一种索赔可能延迟发生.在索赔额服从指数分布的情形下,建立此风险模型破产概率所满足的微分方程,得到破产概率的精确表达式,给出了数值模拟结果.     

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.     

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In this paper, for a kind of risk models with heavy-tailed and delayed claims, we derive the asymptotics of the infinite-time ruin probability and the uniform asymptotics of the finite-time ruin probability. The numerical simulation results are also presented. The results of theoretical analysis and numerical simulationshow that the influence of the delay for the claim payment is nearly negligible to the ruin probability when the initial capital and running-time are all large.     

Ruin Probabilities for Large Claims in Delayed Renewal Risk Model

This paper investigates ruin probabilities (x) in the delayed renewal risk model, where x is the initial capital of an insurance company. Under the assumption that the claim size is heavy-tailed, we aim at a tail equivalence relationship of (x) as x . The result we obtain in this paper is surprisingly the same as the previous classical results.This work was supported by National Science Foundation of China (No. 10071081).     

带多阈值的两类索赔风险模型中的期望折现罚函数

本文考虑了带多阈值两类索赔到达风险模型,在假定两类索赔到达过程均为phase-type 分布时,建立了期望折现罚函数所满足的积分-微分方程.并通过拉普拉斯变换讨论了方程的解.     

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??This paper considers the expected penalty functions for a discrete semi-Markov risk model, which includes several existing risk models such as the compound binomial model (with time-correlated claims) and the compound Markov binomial model (with time-correlated claims) as special cases. Recursive formulae and the initial values for the discounted free penalty functions are derived in the two-state model by an easy method. We also give some applications of our results.     

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本文给出了带随机重延迟的大额索赔更新风险模型的局部破产概率的渐近表达式, 它与 原更新风险模型相应的局部破产概率的渐近表达式一致     

索赔相关的Poisson-Geometric风险模型研究

研究了保费到达为复合Poisson-Geometric过程的索赔相关风险模型,通过模型转化得到了破产概率的表达式及其上界.进一步地,将模型推广为带干扰的情形,得到了相应的结果.     

带有模糊参数的运输期望值模型

基于可信性理论,将提出一类带有模糊参数的运输期望值模型.然后,讨论模糊运输期望值模型的基本性质.最后,给出一个数值例子来表明所设计模型的实用性.     

一类重灾风险模型的生存概率

无法预料的索赔是导致保险公司破产的一大因素,这种情况引起的索赔大多不是同分布的.因此论文从这一实际情况出发,在Sparre Andersen风险模型的基础上建立了广义更新风险模型,并对重尾索赔分布F∈S*给出了生存概率的局部等价式和破产概率的尾等价式.文章结果刻画了特殊巨额索赔对公司运营状况的影响,对公司运营策略提供了理论基础.本文结果包含、推广并改进了许多已知结果,与经典结果相比,显示出了模型的优越性.     

随机保费风险模型下的平均折现罚金函数

本文研究随机保费风险模型下与破产时刻相关的平均折现罚金函数. 与经典的Cram\'{e}r-Lundberg模型相比这里的保费过程不再是时间的线性函数, 而是一个与理赔独立的复合Possion过程. 我们得到了罚金函数所满足的积分方程, 它提供了一种研究破产量的统一方法. 利用该积分方程我们得到了破产时刻, 破产时赤字, 破产前瞬时盈余的Laplace变换; 并在指数分布的特殊情况下求出了他们的显著表达式, 推广了Boikov (2003)的结论.     

一类离散双险种风险模型

本研究了一类离散双险种风险模型，其中一类险种的索赔到达为泊松随机序列，另一类险种的索赔到达为二项随机序列．得到了最终破产概率的Lundberg不等式以及一般表达式．     

马氏相依风险模型红利折现的矩

该文讨论常数红利边界下的马氏相依模型的矩的问题. 首先, 推导出破产前全部红利的折现期望、红利折现的高阶矩所满足的积分-微分方程组及相应的边界条件. 然后, 通过构造特殊的初始条件, 利用Laplace变换, 在给定的一类索赔分布下, 得到上面方程组的显式解. 最后, 给出两状态下指数索赔的数值计算结果.     

具有常数红利边界的两类索赔相关风险模型数

研究常数红利边界下两类索赔相关的风险模型,两类索赔计数过程分别为独立的Poisson过程和广义Erlang(2)过程.利用分解Gerber-Shiu函数的方法,得到了Gerber-Shiu函数满足的积分-微分方程、边界条件、解析表达式及两类索赔额均服从指数分布时的破产概率表达式.     

关于一类带常利率的更新风险模型的破产时值

该文研究了一类带利率的更新风险模型, 给出了Gerber-Shiu折现罚金函数所满足的积分方程, 并用无穷级数给出了其解的精确表达式; 推广了 Gerber-Shiu公式(见文献[4]); 最后利用递推技巧给出了破产概率的指数型上界.     

指数索赔情形下一类相依两险种风险模型的破产概率

考虑一类稀疏过程下索赔相依的两险种风险模型:U(t)=u+ct-∑i=1N2(t)X_i-∑i=1N2(t)Y_(i),其中{N_1(t),t≥0}、{N_2(t),t≥0}分别表示两个险种的索赔次数,它们按下述方式相关:N_1(t)N_(11)(t)+N_(12)(t),N_2(t)=N_(22)(t)+N'_(12)(t),{N'_(12)(t),t≥0}是{N_(12)(t),t≥0}的一个p-稀疏.考虑下列两种情形:(Ⅰ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(12)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}均为Poisson过程;(Ⅱ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}为Poisson过程,{N_(12)(t),t≥0}为Erlang(2)过程.在上述两种情形下,当两险种的单次索赔额均服从指数分布时,通过建立并求解生存概率所满足的微分方程,给出其破产概率的表达式.     

基于风险的现值法

收益现值法中每期的收益都是确定的量。实际上，由于受多种因素的影响，每期的收益仅仅是当期收益的平均值。基于每期收益为正态随机变量，给出了收益现值的计算公式。由此能更好地描述经济活动的变化情况。文中给出了数字例。     

经典风险模型最优分红值的估计方法

本文考虑经典风险模型在障碍分红策略下的最优分红值的估计问题.当个体索赔额是混合指数分布时,给出最优分红值的解析表达式.但当个体索赔额是一般分布时,最优分红值的解析表达式往往不能得到,这时我们提供了两种估计方法,一是Lundberg渐近估计法,二是离散化模型估计法.最后给出几个数值例子,对不同计算方法下的估计值作出比较.     

一类相依索赔风险模型的破产概率问题研究

考虑一种相依索赔风险模型,其中每次索赔发生时根据索赔额的大小可随机产生一延迟的副索赔.采用L ap lace变换方法,给出了索赔额服从轻尾分布时的最终破产概率,并研究了重尾分布时最终破产概率的极限上下界.