本文關(guān)鍵詞：帶干擾的復(fù)合Poisson過程風(fēng)險(xiǎn)模型的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著風(fēng)險(xiǎn)理論的研究不斷加深,當(dāng)今實(shí)際保險(xiǎn)公司的運(yùn)營情況是會受到多種不確定因素阻礙,因此部分專家為了控制這些不可預(yù)測的收益、支出等,把干擾項(xiàng)附加到經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)模型之中。復(fù)合的Poisson過程相比較傳統(tǒng)的經(jīng)典模型更為符合現(xiàn)代破產(chǎn)概率的估算,由此,帶干擾的復(fù)合Poisson過程風(fēng)險(xiǎn)模型逐漸成為保險(xiǎn)公司和研究學(xué)者估算破產(chǎn)概率的主要模型。本文以各位專家學(xué)者得到的研究成果作為基礎(chǔ),分了三方面詳盡介紹了帶有干擾的復(fù)合Poisson過程風(fēng)險(xiǎn)模型。第三章研究了考慮利率成分的帶投資多險(xiǎn)種風(fēng)險(xiǎn)模型,盈利符合標(biāo)準(zhǔn)Brownian過程,保費(fèi)的收取定為常利率,賠償次數(shù)符合Poisson過程。第四章研究了復(fù)合Poisson過程的再保險(xiǎn)模型。從兩方面入手,通過驗(yàn)證,得到調(diào)節(jié)系數(shù)和再保險(xiǎn)系數(shù)間的聯(lián)系,結(jié)合破產(chǎn)概率闡述出相關(guān)結(jié)論。再保險(xiǎn)過程主要用來分散聚集的風(fēng)險(xiǎn),幫助中小規(guī)模的保險(xiǎn)公司降低風(fēng)險(xiǎn),使其經(jīng)營平穩(wěn),具有現(xiàn)實(shí)意義。第五章通過具體的事例,來驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)模型在實(shí)際保險(xiǎn)公司中的意義。
【關(guān)鍵詞】：調(diào)節(jié)系數(shù) Poisson過程 再保險(xiǎn)系數(shù) 干擾項(xiàng) 破產(chǎn)概率
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O175;F224;F842.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1. 緒論10-13
• 1.1 風(fēng)險(xiǎn)理論的起源與發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2 本文的主要內(nèi)容11-12
• 1.3 本文的創(chuàng)新之處12-13
• 2. 預(yù)備知識13-17
• 2.1 經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)模型的含義及結(jié)論13-14
• 2.2 復(fù)合Poisson過程及性質(zhì)14
• 2.3 矩母函數(shù)14-15
• 2.4 調(diào)節(jié)系數(shù)15-16
• 2.5 Brownian運(yùn)動16
• 2.6 再保險(xiǎn)過程16-17
• 3. 多險(xiǎn)種風(fēng)險(xiǎn)模型17-23
• 3.1 模型的建立17-18
• 3.2 相關(guān)引理18-20
• 3.3 破產(chǎn)概率表達(dá)式20-23
• 4. 復(fù)合Poisson過程的再保險(xiǎn)模型23-30
• 4.1 帶干擾的多險(xiǎn)種比例再保險(xiǎn)模型23-26
• 4.1.1 模型描述23-24
• 4.1.2 預(yù)備引理24
• 4.1.3 相關(guān)結(jié)論24-26
• 4.2 復(fù)合Poisson過程的超額賠款再保險(xiǎn)模型26-30
• 4.2.1 模型建立26-27
• 4.2.2 主要結(jié)果27-30
• 5. 模型應(yīng)用舉例30-35
• 5.1 模型建立30-31
• 5.2 工傷保險(xiǎn)破產(chǎn)概率的估算31-33
• 5.3 模型的應(yīng)用33-35
• 5.3.1 用人單位工傷保險(xiǎn)購買情況調(diào)查33
• 5.3.2 工傷保險(xiǎn)破產(chǎn)概率的估算33-35
• 總結(jié)與展望35-36
• 參考文獻(xiàn)36-39
• 發(fā)表論文情況39-40
• 致謝40-41

【相似文獻(xiàn)】

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