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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱柘琍 赵明清 周绍伟
文章讨论了常利率下保费收取次数为随机过程的更新风险模型,证明了索赔时刻Tk的资产余额Uδ(Tk)k≥0构成一个齐次马尔可夫链,并给出其转移概率Q(x,B)。利用转移概率得出了该模型的破产概率、破产时余额分布及破产前瞬时余额分布的展式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘东海 彭丹 刘再明
文章研究了常利率下的二维更新风险模型,定义了三类有现实意义的破产概率,得到了它们的简单界限,并运用一维风险模型的相关理论得到了二维风险模型的破产概率所满足的不等式。
关键词:
风险模型 利率 破产概率
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
乔克林 侯致武
研究了保费为一复合计数过程且含常利率因素的特殊双险种风险模型,给出了该模型下破产前瞬间盈余分布的展式及其所满足的积分方程,获得了该模型下联系破产前瞬间盈余和破产时赤字的破产时刻罚金折现期望函数所满足的积分方程,并且在特殊情况下得到了一些描述保险公司破产的精算指标的积分方程,从而更加精确地描述了风险投资商实际的经营状况。
关键词:
常利率 双复合计数模型 折现罚金函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
聂高琴 刘黎明
在常利率且保单到达服从Poisson过程的风险模型中,将单险种推广为双险种,并且通过扩散过程来描述随机因素的影响,在更一般的情形下,得到了破产概率满足的显示表达式和Lundberg上界。
关键词:
风险模型 破产概率 调节系数
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵金娥 王贵红 龙瑶
对常利率下保费收入为复合Poisson过程,而理赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型进行研究,给出了生存概率满足的积分方程及其在指数分布下的具体表达式,并得到有限时间内生存概率的偏积分—微分方程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静霞 王永茂 刘宝亮
[期刊] 统计与决策
[作者]
王春珊 王后春
考虑常数红利边界下索赔间隔时间服从一种推广的Erlang(n)分布的更新风险模型。给出破产前全部红利折现的矩母函数和任意阶矩分别满足的积分-微分方程及相应的边界条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李应求 甘柳 魏民
文章引入了一类索赔来到过程为Poisson-Geometric过程的多险种风险模型。给出了该模型破产概率所满足的Lundberg不等式及一般表达式。最后得到了双险种情况下的Gerber-Shiu折现罚金函数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭朝晖 甘柳 晏小兵
文章研究了一类双险种模型,将其Gerber-Shiu折现罚金函数分解为两部分,得到了Gerber-Shiu折现罚金函数所满足的积分方程,利用鞅方法得到了该模型的Lundberg方程,并且利用Laplace变换给出了初始资本为0时的Gerber-Shiu折现罚金函的精确解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
康世禄 王春伟 沈思连
文章讨论了带投资边界和常数分红边界的对偶风险模型的分红问题。首先,根据初始盈余的不同,分别求出折现分红期望满足的积分-微分方程及边值条件;接着求出收益服从指数分布时的显示解;最后,求得不同初始盈余下折现分红总量的矩母函数和高阶矩所满足的积分-微分方程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
甘柳 欧阳资生
文章建立了常利率情况下,索赔来到过程为Poisson-Geometric过程的双险种风险模型.给出了该模型初始资产为u时生存概率所满足的积分方程,以及初始资产为0时的生存概率的精确解。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
陈绍刚 杨钰玲 李红霞
在传统保险产品定价方法研究基础上,以随机利率为研究前提,对保险公司在一段时间内的投保过程服从Poisson过程的保费收支情况进行了分析,分别讨论了保险公司收入和支出的精算现值,得到保险公司在一段时间内的保费计算模型。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
毕功兵 梁樑 杨锋
系统评价不仅应重视系统的经济特征,还必须重视系统的非经济特征。在评价系统的非经济特征时必须考虑属性变量,即不能以货币衡量的反映系统非经济特征的定量变量。在过去关于DEA的研究中并未涉及到这种变量。本文对属性变量进行了明确的定义,并提出一种基于属性变量的DEA效率评价模型,最后通过实例演示了模型的合理性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
项明寅 孙景云
文章考虑了在常数分红策略下,索赔来到时间为Erlang(2)分布的常利率风险模型的分红折现期望值函数,得到了关于该函数的一个满足相应边界条件的二阶齐次积分微分方程,并将其转化为Volterra方程,最后给出当索赔额为指数分布时,分红函数满足一个三阶变系数齐次微分方程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李兰平
在进行Bayes分析时,有界误差损失函数常比无界误差损失函数有更好的稳健性。本文基于一类有界误差损失函数——转换的Gamma损失函数,研究比例危险率模型参数的估计问题。在共轭先验分布为伽玛分布时,得到了参数的Bayes估计和经验Bayes估计。最后通过数值模拟例子说明得到的估计比平方误差损失和LINEX损失函数下的估计具有较强的稳健性。
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