多险种多复合Poisson-Geometric常利率风险模型预警区问题

建立多险种多复合Poisson-Geometric过程的常利率风险模型,充分应用盈余过程的强马氏性,得到第一预警区的一个条件矩母函数所满足的积分-微分方程,当c=0时给出具体的实例以解释我们的结果.     

改进后的复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

在考虑到因保费收入和通货膨胀等随机干扰的影响,以及将多余资本用于投资来提高赔付能力的基础上,建立以保费收入服从复合Poisson过程,理赔量服从复合Poisson-Geometric过程的带投资的干扰风险模型,然后应用盈余过程的强马氏性和全期望公式,得到了第一个预警区的条件矩母函数满足的微积分方程,及当保费额和索赔额都服从指数分布情形下满足的微分方程。     

改进后的复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

在考虑到因保费收入和通货膨胀等随机干扰的影响,以及将多余资本用于投资来提高赔付能力的基础上,建立以保费收入服从复合Poisson过程,理赔量服从复合Poisson-Geometric过程的带投资的干扰风险模型,然后应用盈余过程的强马氏性和全期望公式,得到了第一个预警区的条件矩母函数满足的微积分方程,及当保费额和索赔额都服从指数分布情形下满足的微分方程。
     

常利率带干扰的两类相关理赔风险模型

考虑了保费收取为Poisson-Geometric过程,常利率环境条件下带干扰的两类相关理赔风险过程,把相关的两类理赔计数过程转换为两个独立的Poisson-Geometric过程和推广的Erlang(n)过程,并给出其折现罚金函数所满足的微积分方程。     

索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的双险种风险模型

对理赔次数为复合Poisson-Geometric过程带干扰的双险种风险模型的进一步研究,得出破产时刻的期望现值、矩母函数以及n阶矩所满足的积分微分方程及边界条件。     

常红利边界下带投资的双复合Poisson-Geometric风险模型

利用随机过程相关知识对理赔次数服从复合Poisson-Geometric过程带干扰的风险模型做进一步研究,得出直至破产时刻总红利付款的期望现值、矩母函数及n阶矩所满足的积分微分方程及边界条件。     

常红利边界下带投资的复合Poisson-Geometric风险模型

对常数红利边界策略下保费收入为复合Poisson过程,理赔支付服从复合Poisson-Geometric过程的带投资的干扰风险模型进行研究,利用全期望公式和盈余过程的马氏性,得到了直至破产时总红利现值的期望、矩母函数及其n阶矩所满足的积分微分方程。     

带扰动的两类相关索赔风险模型的折现罚金函数

考虑带扰动的两类相关索赔风险过程.把相关的两类索赔计数过程通过模型转换为独立的Poisson-Geometric和广义Erlang(n)计数过程.得到了此模型的折现罚金函数的积分微分方程和该模型的折现罚金函数的Laplace变换,并且当相关两类索赔的密度函数的Laplace变换为有理函数时,给出了折现罚金函数的具体表达式.     

一类双险种相关风险模型中折现罚金函数

考虑了两类索赔相关风险过程.把相关的两类索赔计数过程通过模型转换为两类独立的Poisson-Geometric和广义Erlang(n)过程.得到了此模型的折现罚金函数的积分微分方程,并且通过对罚金函数的拉普拉斯变换给出罚金函数的精确表达式.     

一类常利率复合Poisson-Geometric风险模型的预警区问题

考虑到在混业经营的背景下,保险公司可以将其部分资金用于投资的实际,将利率因素引入一复合PoissonGeometric风险模型,充分应用盈余过程的强马氏性,探讨得出第一预警区的一个条件矩母函数所满足的微积分方程,并在指数索赔的特殊假设下得到其精确解.     

常红利边界下带干扰的双复合Poisson风险模型

针对经典风险模型中保费收入过程是时间的线性函数这一局限性,建立常数红利边界策略下带扰动的双复合Poisson风险模型,其中保险公司的保费收入是一个复合Poisson过程且与理赔过程相互独立.利用全期望公式及盈余过程的马氏性,得到了直至破产时红利付款的期望现值、矩母函数、n阶矩以及模型的期望折现罚金函数所满足的积分—微分方程及边界条件.     

带干扰的两类理赔更新风险模型的Gerber-Shiu函数

考虑一类带干扰的两类理赔更新风险模型, 假设两类理赔的到来过程都是以时间间隔为Phase分布的更新过程, 得到了Gerber Shiu函数满足的积分微分方程及其解析解, 并且当两类理赔额的密度函数均属于有理分布族时, 给出了一些具体表达式.     

双险种双复合Poisson-Geometric风险模型

对单险种的双复合Poisson-Geometric风险模型进行了推广,建立了双险种双复合Poisson-Geometric风险模型,即保单到达与理赔到达均为复合Poisson-Geometric过程的风险模型,并对带干扰和不带干扰的情形进行了研究,得出当不带干扰时其调节系数是不存在的,而带干扰时,其调节系数是存在的．     

带混合保费和投资复合Poisson-Geometric风险模型 的生存概率

在考虑到保费收入和通货膨胀等随机因素的干扰以及保险公司将多余资本用于投资 来提高其赔付能力的基础上,本文对经典风险模型进行了推广。首先,建立了混合保费收取下带 投资和扰动的双复合Poisson-Geometric 过程的双险种风险模型,随机保费收入服从复合Poisson过 程,理赔过程服从复合Poisson-Geometric过程;其次,应用全期望公式,推导了该模型生存概率的积 分微分方程;最后,当保费、理赔过程服从特定指数分布时,得到其满足的微分方程。     

复合Poisson-Geometric风险模型下盈余首次达到给定水平的时间分析

对保费收入为复合Poisson过程,而理赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型进行研究,利用鞅论的知识,得到了盈余首次达到给定水平的时刻的拉普拉斯变换、期望、方差和三阶中心矩.     

一类保费和理赔随机的风险模型

为求得风险事件和理赔事件不等价情况下风险模型的破产概率,基于复合Poisson-Geometric过程和复合Poisson过程,考虑随机利率、两险种、保险公司不确定的收益和单位时间的支出费用,研究了一类保费和理赔随机的风险模型.运用鞅论的方法研究得出破产概率公式及其上界,结合经验数据得出破产概率与利率的关系式.研究结果表明:破产概率随着利率的增大而减小,应加强投保的普遍性,促进保险公司的稳定经营.     

改进后的复合Poisson-Geometric风险模型的破产概率

建立了保费收入服从复合负二项过程,理赔量服从复合Poisson-Geometric过程的带投资的干扰风险模型,通过对盈余过程性质的研究,得到该模型的最终破产概率公式和破产概率上界的Lundberg不等式,以及当个体保费收入和理赔额同时服从指数分布时的破产概率的具体表达式。     

关于复合Poisson-Geometric分布的几个性质

在经典的风险模型中,描述赔付次数的过程是齐次Poisson过程.然而在保险实践中,风险事件与赔付事件有可能不是等价的,所以Poisson-Geometric分布比Poisson分布更为适合用来描述索赔次数的分布.利用随机变量的概率母函数研究复合Poisson-Geometric分布关于卷积的封闭性,并且讨论了复合Poisson-Geometric分布与复合Poisson分布以及复合广义负二项分布之间的关系.     

带干扰的复合Poisson-Geometric双险种模型的破产概率

讨论了一类考虑投资利率与通货膨胀率的双风险模型,其中保费随机收取且保费收入服从Poisson过程,理赔服从Poisson-Geometric过程.利用鞅方法得到了此模型的最终破产概率,以及Lundberg破产概率.     

一类带干扰的复合Poisson-Geometric过程风险模型

研究了一类带干扰的双到达过程风险模型,其中保费收取为时间t的线性函数而两险种的索赔均为复合Poisson-Geometric过程.利用鞅分析得到了该模型的破产概率的Lundberg不等式及其精确表达式;利用微分和It公式得到了生存概率的积分微分方程.该模型所得到的结果可对保险公司和保险监管部门设置预警措施提供一定的理论指导,具有实际应用价值.