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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
一类双险种复合二项风险模型的破产概率   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了双险种的一般情形的复合二项风险模型,得出了最终破产概率公式.  相似文献   

2.
讨论一类保险费收取次数为泊松过程且带干扰,索赔额分别服从Poisson分布和负二项分布的风险模型,运用鞅方法和盈余过程的性质得到了破产概率的一般公式及Lundberg不等式.  相似文献   

3.
复合二项风险模型的破产概率   总被引:3,自引:4,他引:3  
 通过定义调节系数及应用累进均值法则和Chebychew不等式,得到了一般情形的复合二项风险模型破产概率的表达式.  相似文献   

4.
对索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的双险种风险模型进行研究,给出了初始资本为0时破产概率的具体表达式,并得到了在初始资本为u时破产概率的近似估计及指数分布下的表达式.  相似文献   

5.
研究了一类离散风险模型,其中保费的到达和索赔的发生过程均为复合二项过程,建立双二项风险模型,给出了最终破产概率的Lundberg不等式.  相似文献   

6.
复合二项风险模型下的破产概率   总被引:3,自引:0,他引:3  
讨论一般情形的复合二项风险模型,得出了其破产概率的一般公式, 然后得出了当赔付方服从指数分布时破产概率的具体表达式.  相似文献   

7.
研究了一类带投资和干扰的双险种再保险模型,考虑保单到达过程和理赔过程均为Cox过程,且后者是前者的一个p-稀疏过程,针对该改进模型,得到破产概率满足的上界及推广的Lundberg不等式。  相似文献   

8.
将两种险种的二项风险模型推广到带干扰的一种新模型,讨论了盈余过程的性质,并利用盈余过程的性质得到了破产概率的一般公式。  相似文献   

9.
马远征 《科技咨询导报》2010,(7):234-234,236
本文对经典poisson风险模型推广至一种相依的结构,索赔产生时以概率P的可能性同时产生一次续保.对此模型,得到了最终破产概率的一般表达式和破产概率的一个上界估计.  相似文献   

10.
考虑了复合负二项风险模型下的破产概率.利用复合负二项分布与复合Poisson分布的关系,并利用古典风险模型下已有的一些结果,简单明确的得到了初始资本为u(u≥0)时的破产概率.  相似文献   

11.
在考虑投资收益的基础上,假定保费收取次数和理赔次数均服从二项分布,讨论了投资收益率为常数和一随机序列且保费也为一随机序列情形下风险模型的破产概率,推导出了该模型的破产概率表达式及上界;并在投资收益正态假定下对两类双复合二项风险模型的调节系数及破产概率上界进行了比较,进而说明调节系数是综合反映模型风险水平的一个重要因子。  相似文献   

12.
为了描述了稀疏过程在双广义复合poisson风险模型中的应用,对经典的复合poisson风险模型进行了改进,给出了关于调节系数所满足的方程,进而得到破产概率的一般表达式和它的一个上界。  相似文献   

13.
本文研究了保费过程和索赔过程均为复合Poisson-Geometric过程的具有投资收益的双险种双复合Poisson-Geometric风险模型,利用概率论中的期望理论和切比雪夫不等式,得出此模型的调节系数不存在。在将干扰因素考虑进来后,得到了调节系数和破产概率的表达式。  相似文献   

14.
论文研究了复合混合Poisson过程在有Wiener过程干扰时的破产概率,当理赔额分布是轻尾时,得到了破产概率的渐近形式。  相似文献   

15.
对经典的Lundberg-Cramer风险模型和Fang and Luo's风险模型进行了推广.考虑了常利力下双复合泊松风险模型.模型中保费和理赔到达计数过程均为齐次Poisson过程.借助鞅和递归技巧,获得该风险模型的最终破产概率的指数型上界.  相似文献   

16.
复合Poisson-Geometric风险模型能够较好地刻画风险事件和赔付事件有可能是不等价的情形,在保险中有其实际应用的背景.研究了重尾索赔下带干扰的复合Poisson-Geometric风险模型,得到破产概率所满足的一个渐近表达式.这个结果在形式上与经典的带扰动的复合Poisson风险模型是一致的.  相似文献   

17.
考虑了一类多险种多索赔情形的风险模型.首先,证明了调节系数的存在唯一性,进而利用鞅的相关不等式及性质,得到了破产概率的Lundberg不等式及一般表达式;然后,通过模型转换,考虑充分小时段内的索赔情况,利用全概率公式得到了生存概率满足的积分-微分方程;最后,考虑两险种且索赔额服从指数分布这一特定情况,结合前面得到的积分-微分方程和经典风险理论的结果,给出了该特定情况下破产概率的显式表达式.  相似文献   

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