古典风险模型下的绝对破产

在古典绝对破产模型下盈余过程为是逐段决定马尔可夫过程.根据逐段决定马尔可夫过程具有马氏性和强马氏性,本文推导出了在古典风险模型下绝对破产概率的一个明确表达式.     

马氏调制费率复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

考虑了一类具有马氏调制费率的复合Poisson-Geometric过程风险模型,充分利用盈余过程的强马氏性,得到第一个预警区的一个条件矩母函数所满足的微积分方程,并进一步在两状态情形下,当理赔额的分布为指数分布时得到了第一个预警区的一个条件矩母函数的具体表达式以解释结果.需要特别指出的是,所研究模型的盈余过程不具有平稳增量性,只能充分运用盈余过程的强马氏性,研究了一类具有马氏调制费率的复合Poisson-Geometric过程风险模型的预警区问题,丰富了保险公司对预警区问题的研究,对保险公司考虑财务预警系统以及保险监管部门设计某些监管指标系统具有一定的参考指导价值.     

马氏风险过程

研究了一般马氏风险过程,它是经典风险过程的拓广．具有大额索赔的风险过程用此马氏风险模型来描述是适合的．在此模型中,索赔到达过程由一点过程来描述,该点过程是一马氏跳过程从0到t时间段内的跳跃次数．主要研究了此风险模型的破产概率,得到了破产概率满足的积分方程,并应用本文引入的广更新方法,得到了破产概率的收敛速度上界．     

随机利率下双分红的变保费复合帕斯卡模型

利润最大化风险最小化是保险公司运营所追求的目标,破产概率为公司进行风险决策提供了依据。本文基于随机利率环境下,保费随公司盈余水平调整的双分红复合帕斯卡模型,研究了股份制保险公司的有限时间破产概率。我们证明了公司盈余过程的齐次马氏性,得到了有限时间破产概率的计算方法,最后给出了具体算例。     

一类推广的复合Poisson-Geometric风险模型下预警区问题的研究

该文研究一类推广的复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题,此模型保费收入过程是复合Poisson过程, 索赔次数过程是复合Poisson-Geometric过程. 充分利用盈余过程的强马氏性和全期望公式,得到了赤字分布的积分表达式, 进而得到了单个预警区和总体预警区的矩母函数的表达式.     

经2状态马氏修正的Poisson过程的极大似然估计

近年来。隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具。应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计。一般使用的方法是将连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题来讨论。本文用此方法讨论一类连续时间隐马氏模型——状态个数为2的经马氏链修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法。此类模型被广泛用来对复杂通信网络的通信流进行建模。     

马氏调制费率的带干扰风险模型

考虑了一类具有马氏调制的带干扰连续时间风险模型,得到了该模型下其条件Gerber-Shiu折现罚金函数所满足的积分方程,Laplace变换及渐近解.在两状态情形下,当索赔额的分布为有理数情况时得到了条件Gerber-Shiu折现罚金函数的具体表达式并给出了数值例子     

半马氏环境连续时间马氏决策过程：平均准则

本文讨论半马氏环境连续时间马氏决策过程中的平均准则．首先讨论了半马氏报酬过程中的逼近问题，进而讨论平均目标函数逼近问题。     

离散型冲击折扣半马氏决策过程

本文讨论离散型冲击折扣半马氏决策过程，在建立模型后，我们将它化成了一个等价的离散时间马氏决策过程．     

马氏环境中马氏链的强大数定律

讨论了具有离散参数的马氏环境中马氏链的强大数定律，并给出了加在链和过程样本函数上的充分条件．同时深入研究了Rθ-链，得到马氏环境中马氏链强大数定律成立的充分条件．     

On perturbation bounds for continuous-time Markov chains

We suggest an approach to obtaining general estimates of stability in terms of special “weighted” norms related to total variation. Two important classes of continuous-time Markov chains are considered for which it is possible to obtain exact convergence rate estimates (and hence, guarantee exact stability estimates): birth–death–catastrophes processes, and queueing models with batch arrivals and group services.     

Markov调制风险模型的轨道刻划和概率构造

用随机过程的轨道,严格地刻划了Markov调制风险模型U=(Q,G,F;J,s,X),它是已有的Markov调制风险模型的一般化.基于模型U,分别给出带保费率向量C和带税率向量γ的Markov调制风险过程R~u={R~u(t),t≥0}和R~u(γ)={R~u(γ,t),t≥0}.给定特征组A=(Q,G,F),用概率方法构造了模型U.从而为用随机过程理论和方法研究Markov调制风险模型和过程,奠定了严实的随机过程基础.     

Two-time-scale Jump-Diffusion Models with Markovian Switching Regimes

This work is concerned with two-time-scale jump diffusion models modulated by continuous-time Markov chains. One of our motivations stems from generalization of insurance risk models. The models are hybrid in the sense that they involve both continuous dynamics and discrete events. Two cases are considered. One of them has a fast-varying switching process, and the other contains a rapidly fluctuating diffusion. Two-time scale is used for complexity reduction. Using weak convergence methods, we derive their limit processes. The insight and implication provided by the analysis are: to reduce the complexity, one can ignore the detailed variations and concentrate on the limit or the reduced models.     

Ruin Probabilities for Risk Models with Constant Interest

Ukrainian Mathematical Journal - We consider continuous-time risk models with m-dependent claim sizes and constant interest rate. Under certain special conditions, we obtain the upper bound for the...     

信息熵的收敛性与收敛速度

本讨论了连续时间，状态空间有限的马氏过程的信息熵的收敛性质，给出了可测转移矩阵的极限形式，得出具有可测转移矩阵的马氏过程的信息熵在时间趋于无穷大时存在且有限，对于具有强遍历转移函数的马氏过程的信息熵按多项式一致收敛。     

索赔为一般到达的保险风险模型

本文应用作者们提出和建立的Markov骨架过程方法，研究了索赔为一般到达的保险风险模型，得到了破产时间分布以及破产时间与破产时刻前后资产盈科的联合分布，由此可计算出人们关心的一些重要指标。     

Entropy Maximization for Markov and Semi-Markov Processes

The literature about maximum of entropy for Markov processes deals mainly with discrete-time Markov chains. Very few papers dealing with continuous-time jump Markov processes exist and none dealing with semi-Markov processes. It is the aim of this paper to contribute to fill this lack. We recall the basics concerning entropy for Markov and semi-Markov processes and we study several problems to give an overview of the possible directions of use of maximum entropy in connection with these processes. Numeric illustrations are presented, in particular in application to reliability.     

Inverse problems for ergodicity of Markov chains

For continuous-time Markov chains, we provide criteria for non-ergodicity, non-algebraic ergodicity, non-exponential ergodicity, and non-strong ergodicity. For discrete-time Markov chains, criteria for non-ergodicity, non-algebraic ergodicity, and non-strong ergodicity are given. Our criteria are in terms of the existence of solutions to inequalities involving the Q-matrix (or transition matrix P in time-discrete case) of the chain. Meanwhile, these practical criteria are applied to some examples, including a special class of single birth processes and several multi-dimensional models.     

带干扰的理赔为一般到达的风险模型

本文应用M arkov骨架过程方法,研究了带干扰的理赔为一般到达的保险风险模型,得到了破产时间与破产时刻前后资产盈余的联合分布以及破产时间的分布.