破产时刻索赔额是常数值时的破产概率

主要讨论破产时刻T2=inf｜n≥1：U（n）〈0｜时，索赔额是常数时的破产概率．在索赔额是常数2时的情况下，对初始准备金U（0）=0时的情形给出破产时的概率，破产时需要的平均索赔次数．     

破产时刻罚金折现期望值的更新方程及应用

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。在不变利率强度情况下,文献[4]对罚金折现期望作了研究。文献[6]在利率强度带有Posson跳的情况下,对罚金折现期望作了理诉研究,并出了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一些结果作进一步的讨论。该文在[4],[6]的基础上首先给出[6]中更新方程的另一种简单的概率证明,然后利用Laplace变换和这个更新方程得出了罚金折现期望函数近似计算公式。     

随机利率下时间盈余模型的破产概率

本文首先介绍了文献[3]在一般化破产模型基础上构造的时间盈余模型，并进一步讨论了此模型下的具有随机利率因素的破产概率，使得相应的破产概率更具实际意义。     

一类Phase-type风险模型的破产问题

考虑一类特殊的Sparre Andersen风险模型，其索赔时间间隔服从一类特殊的Phase-type分布，主要研究了破产前瞬间盈余及破产时赤字的分布。     

标准索赔额下带干扰的破产模型研究

在标准索赔额下的破产模型基础上,建立了考虑利率因素的标准索赔额下带干扰的破产模型,求出了其破产概率的上下界,从而使破产概率更接近实际,更有实用价值.     

一类索赔相依二元风险模型下第n次索赔时的破产概率研究

在一类索赔相依二元风险模型下推导出了Gerber-Shiu函数满足的更新方程,以及破产时刻和直到破产时刻的索赔次数的联合密度函数,得到了第n次索赔时的破产概率的表达式。     

一类更新风险模型的有限破产时刻

研究了一类保费收入过程为平稳无后效流过程、理赔到达为更新过程的风险模型,得到了在索赔额服从指数分布情况下模型的最终破产概率和有限破产时刻的数字特征。     

一类风险过程的破产时刻罚金折现期望

引入一类带有关卡红利策略的经典风险模型.在这种策略下,若保险公司的盈余不高于某给定水平,则无红利支付;若保险公司的盈余高于某给定水平,则按不大于保费率的一常数支付率支付红利.就利息力为常数的情形,给出该模型下破产时刻罚金折现期望满足的积分-微分方程.     

常利率下保费收入为复合泊松过程的破产模型

在标准索赔额下的破产模型基础上,进一步考虑利率因素,并且假设保费收入为复合泊松过程,建立了新的破产模型,求出了其破产概率的上下界,从而使破产概率更接近实际,更有实用价值.     

Laplace变换与某些积分变换的关系结果

证明Laplace变换与Stieltjes变换间关系定理，并由此得到关于Laplace变换，Stieljes变换，广义Stieltjes变换，Laguerre变换间关系的许多结果，同时给出其对积分方程的应用。     

拉普拉斯变换序及相关序的关系

随机变量之间的大小关系(即序关系)在实际问题中具有重要的意义.关于随机变量随机序的一般理论及其在各领域的应用已有比较丰富的研究结果.主要讨论了增加凸(凹)序、拉普拉斯变换序、矩母函数序、阶乘矩序以及矩序之间的关系,最后以两点分布为例简单证明了这种关系.     

含参变量的拉普拉斯逆变换及其应用

介绍含参变量的拉普拉斯变换及其逆变换,给出参变量的拉普拉斯逆变换的唯一性定理和一些常用性质,并列举实例说明其应用。     

两个Laplace变换公式的关系及应用

给出了文献[1]中两个Laplace变换公式的证明,并由此说明这两个变换公式之间存在一般与特殊的关系,同时给出一个例子说明这两个公式在分数阶时滞微分方程求解过程中的应用.     

基于拉氏变换的弹性动力学问题边界元法

弹性动力学方程的边界元求解一般有两种方法，一是采用带时间变量基本解的时域法，二是采用积分变换法(拉氏变换或富氏变换)。本文采用拉氏变换，将瞬态的弹性动力学方程作拉氏变换后，在变换域内用边界元法求解，最后再用代数数值反演方法求得原问题的解。     

利用Laplace变换求解热传导方程的定解问题

利用Laplace变换的一些重要性质,可以很方便地求解偏微分方程,本文就热传导方程的定解问题作为实例给出具体的求解过程.     

控制工程中常用拉普拉斯变换对的准确表达

研究了在控制工程中常用拉普拉斯变换式的特点,对常用控制工程教材所附拉普拉斯变换表中的一些不完善之处进行了分析和订正。给出了检验原函数准确表达的方法,对MATLAB软件的某些符号运算结果提出了质疑。     

关于拉普拉斯变换法的一个注记

研究了求解微分方程组的一种方法,弥补了利用拉普拉斯变换法求解微分方程组的不足.     

多因子模型下担保债务凭证拉普拉斯定价方法

担保债务凭证(CDOs)的基础资产池复杂相关性通常需要多因子Copula模型拟合,但Monte Carlo模拟对于多因子模型的计算效率不高,难以准确估计大额损失事件的发生概率及预期损失.Laplace逆变换数值方法适用于风险管理中的多因子Copula模型,通过逆变换数值方法计算资产条件损失的Laplace变换卷积,得到资产池损失分布,对任意阈值y,该方法同时适用于估计违约概率P(Ly)及期望值E[L∧y],数值实验表明该方法对小概率事件的估计效率有很大提升.     

Laplace变换与分数阶中立型时滞微分方程

Laplace变换是求解整数阶线性微分方程的一种有效且方便的方法。本文主要应用Gronwall积分不等式获得Laplace变换法求解常系数分数阶中立型时滞微分方程合理性的条件。