初论一类风险模型下的破产时刻罚金折现期望

考虑一类具有Poisson过程和Erlang(n)过程的风险模型的破产问题,该模型中保险公司具有两类保险,每类保险的理赔次数过程都是Poisson过程与一个共同的Erlang(n)过程的和.针对这类理赔相关的风险模型,就利息力为常数的情形得到破产时刻罚金折现期望的积分—微分方程.     

一类随机利率下的破产时罚金折现期望

本文在经典风险模型下, 引进带有一种随机利率的破产时罚金折现期望的概念, 其利率的随机性通过标准Wiener过程和Poisson过程来描述. 给出破产时罚金折现期望所满足的更新方程, 并利用这个更新方程给出破产时罚金折现期望的渐近公式.     

马氏环境下带干扰Cox风险模型的罚金折现期望函数

研究了马氏环境下带干扰的Cox风险模型.首先给出了罚金折现期望函数满足的积分方程,然后给出了破产概率,破产前瞬时盈余、破产赤字的分布及各阶矩所满足的积分方程.最后给出当索赔额服从指数分布且理赔强度为两状态时的破产概率的拉普拉斯变换.     

常利率下Cox风险过程的罚金折现期望函数

本文考虑了常利率环境下Cox风险模型的罚金折现期望值，利用后向差分法，得到了条件期望值与平稳情形时的期望值分别所满足的积分方程．并且，给出了一个强度过程为二状态马尔可夫过程及索赔服从指数分布的例子．     

一类相依双险种风险模型的罚金折现期望函数

考虑索赔到达具有相依性的一类双险种风险模型,其中第一类险种的索赔计数过程为Poisson过程,第二类险种的索赔计数过程为其p-稀疏过程与广义Erlang(2)过程的和,利用更新论证得到了此风险模型的罚金折现期望函数满足的微积分方程及其Laplace变换的表达式.并就索赔额均服从指数分布的情形,给出了罚金函数及破产概率的精确表达式.     

两类索赔相关风险模型的罚金折现期望函数

考虑两类索赔相关风险模型.两类索赔计数过程分别为独立的广义Poisson过程和广义Erlang(2)过程.得到了该风险模型的罚金折现期望函数满足的积分微分方程及该函数的Laplace变换的表达式,且当索赔额均服从指数分布时,给出了罚金折现期望函数及破产概率的明确表达式.     

常利率下Erlang(2)风险模型的罚金折现期望

本论文研究了常利率下E rlang(2)的风险模型,得到了关于罚金折现期望满足的积分表达式、积分-微分方程以及L-S变换满足的微分方程,并且考虑了一些特殊情况.     

一类带投资收益风险模型的罚金折现期望

本文对经典风险模型考虑有投资收益的情况.其投资收益率用泊松过程加布朗运动来描述.得到了罚金折现期望函数满足的方程.并对某些特殊情况给出了进一步的讨论.     

破产时刻罚金折现期望值

罚金函数是保险公司破产前瞬间盈余和破产时赤字的函数,前人在不变利率强度情况下,对罚金折现期望作了研究．本文则在利率强度带有Ｐｏｉｓｓｏｎ跳的情况下,对罚金折现期望作了更深入的研究,并推出罚金折现期望的更新方程,利用这个更新方程对经典风险理论中的一些结果作进一步的讨论。     

阈红利边界下Erlang(2)风险过程的罚金折现期望函数(英文)

本文研究了阙红利边界TErlang(2)风险过程的罚金折现期望函数.利用算子变换及复合几何分布函数得到了罚金折现期望函数满足的微分积分方程,并给出了罚金折现期望函数解析表达式.     

连续时间复合二项模型期望折扣罚函数—PDMP方法

本文借助逐段决定马氏过程(PDMP)广义生成算子理论,寻求求解PDMP期望折扣罚函数φ(u)的新方法,得到了推导φ(u)满足的(脉冲)积分微分方程通用的一种程式化方法.特别地,对连续时间复合二项风险模型,得到了φ(u)满足的一个迭代公式,并对索赔额服从几何分布的特例得到了破产概率的准确表达式.     

稀疏风险模型的期望折扣罚金函数

本文考虑了一类风险模型,其中保费到达过程是一个参数为$\lambda>0$的Poisson过程,而理赔过程是保费到达过程的稀疏过程. 在该模型下,我们得到了期望折扣罚金函数所满足的积分方程,积分--微分方程以及递推公式, 并且当保费和理赔额均为指数分布时,我们使用积分--微分方程获得了破产时刻的Laplace变换和在破产时刻的赤字的闭式表达式.     

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.     

常数红利下索赔到达时间间距为混合分布的罚金折现期望函数

在常数红利策略下考虑索赔时间间隔为指数分布与Erlang(2)分布混合时的风险模型,在此红利策略下,若保险公司的盈余在红利线以下时不支付红利,否则红利以等于保费率的常速率予以支付.对于此风险模型,推导并求解了罚金折现期望函数所满足的微积分方程,并在索赔量为指数分布时研究了其解的形式.     

带干扰的索赔次数为复合Poisson—Geometric过程的风险模型下的罚金函数

研究了带干扰的索赔次数为复合Poisson—Geometric过程的风险模型,针对此模型,给出了罚金函数满足的积分微分方程,利用DicksonandHipp（2001）中引入的变换方法,得到了罚金函数的拉普拉斯变换的精确表达式．