NCD系统的数学理论

无索赔折扣系统(No Claim Discount system,简记为NCD系统)是世界各国机动车辆险中广泛采用的一种经验费率厘定机制.本文尝试建立了NCD系统严谨的数学理论, 重点讨论了NCD系统的数学建模和稳态分析.此外,作为本文必要的数学前提,首先在第2节着重探讨了随机矩阵间的随机优序关系,并将所得结论运用至齐次不可约且遍历的马尔科夫链的研究中,这些内容也有其独立的数学上的兴趣.     

居民收入和消费预测的灰理论方法

阐述灰色模型GM(1,1)建立及检验的基本理论和方法.并依据2000年—2005年浙江农村居民人均纯收入和人均生活消费数据,利用GM(1,1)模型建模方法,对“十一五”期间浙江农民的纯收入和生活消费进行了预测.     

矩阵的广义特征值及特征向量的神经网络方法

矩阵特征值及特征向量计算在实际问题中有广泛的应用.应用神经网络方法来计算广义特征值及对应的特征向量,给出了相应的算法,并对给出的算法在数学上进行了严格证明.并用实例验证了其正确性.     

随机序在常用风险运算下的保序性

文章讨论了高阶停止损失序<(n)及指数序<(e)在卷积运算、混合运算、复合运算下的保序性,并对有关结论给出了详细严密的证明.     

推广的Bessel过程的L~p估计

随机微分方程dX_t=(δf~2(t)-h(t)X_t)dt+2f(t) │X_t│～(1/2)dBt,(X_0=x,δ>0)的解X_t是一种推广的δ(δ>0)维Bessel过程.文章对于任意停时τ给出了‖sup0≤t≤τη(t)X_t‖p的L~p估计,其中η:R_+→R_+是一个R+上的可微函数,而且满足微分方程dη/dt-h(t)η=-η~2f~2(t),η(0)=1.     

奖惩系统的数学建模与稳态分析

奖惩系统(Bonus- Malus Systems)是世界各国机动车辆险中广泛采用的一种经验费率厘定机制.本文在最一般的框架下,以有限齐次马尔科夫链对奖惩系统建模,证明了任一奖惩系统皆存在唯一的平稳分布,此外,给出了求解这一平稳分布的一般算法,并揭示了此平稳分布的结构.特别地,针对两种具有特定转移法则的奖惩系统,还给出了它们平稳分布的简明显式表示.     

用随机序理论证明最优再保

利用随机序的理论,给出了最优再保定理的一个简洁的证明,其适用范围更宽泛些,     

停止损失保费的上界

给出了在没有紧支撑条件下，用风险X的一阶、二阶、三阶矩表示的最优再保费的上界。     

城市综合实力的协调评价

利用协调聚类分析方法对我国十九个超大城市进行了综合评价和排序,其结果与主成分方法所得的结果基本一致,再一次证明了该方法的实用性和可操作性.     

保险风险模型的序关系及其误差

从停止损失序的角度,探讨了用集体风险模型来近似个体风险模型时,随机风险理赔总额S的一般情况,我们推广现有文献(如Goovaerfs)的关于单因模型的结果,得到了各模型间S的序的关系(定理1),并给出了各模型S之间的误差公式(定理3).