导读:本文包含了索赔相依论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大偏差,宽负相依,重尾分布,损失过程
索赔相依论文文献综述
唐风琴,白建明,尹晓玲[1]（2019）在《一类带有宽负相依索赔额的新风险模型损失过程的精细大偏差》一文中研究指出本文研究一类基于保单进入过程的风险模型,客户在其保期内可索赔多次.假设每个顾客的索赔额是宽负相依的且服从重尾分布,不同顾客之间的索赔额是相互独立的.本文得到了损失过程的大偏差.(本文来源于《应用数学学报》期刊2019年01期）
陈腊梅,高苗苗,王开永,陈淑蓉[2]（2018）在《带有相依索赔的复合风险模型的有限时破产概率》一文中研究指出讨论了复合离散时风险模型,此模型允许在一个时间区间内产生随机多个索赔。当索赔数的分布和索赔额的分布都为重尾分布时,讨论了具有宽相依结构的索赔额,给出了离散时复合风险模型的有限时破产概率的渐近估计。研究所得结果推广了已有的结果。(本文来源于《苏州科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
王冲冲,吕玉华[3]（2018）在《有关相依结构的累积索赔的指数保费原则（英文）》一文中研究指出结合Copula函数及风险理论相关内容背景,在给出关键性假定条件的基础上,考虑古典和更新两类风险模型,研究模型内部相依结构下累积索赔的指数保费原则(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
柳泽慧[4]（2017）在《索赔次数与索赔额相依情形下的费率厘定研究》一文中研究指出传统分类费率厘定模型都是基于索赔次数与索赔额相互独立这一假设,但在实际中,索赔次数与索赔额通常是相关的。于是在本文中我们考虑索赔次数与索赔额相依情形下的费率厘定研究。在实际中,给定时间内同一个保单持有人多次的索赔额并不是相互独立的,因此我们在研究索赔次数与索赔额相关联的同时,用广义线性混合模型对索赔额进行建模。另外,我们假设不同保单持有人的索赔次数是相互独立的,用广义线性模型对其进行拟合。并在广义线性混合模型中将索赔次数作为解释变量来明确表现出索赔次数与索赔额的相关性,使得费率厘定的方法更加符合实际情况。我们采用基于EM算法的极大似然估计方法对广义线性混合模型以及广义线性模型中的参数进行估计。具体来说,我们用MH抽样方法构造了一个平稳分布为目标分布的马氏链,并对EM算法中的期望进行Monte Carlo近似。为消除随机性,我们对100个数据集进行参数估计。为了凸显考虑索赔额与索赔次数相关性的必要性,我们将上述模型的结果与二者独立情形下的传统费率结果进行比较,我们发现当二者为负相关时,相依情形下的净保费低于独立情形下的净保费,而二者为正相关时,相依情形下的净保费高于独立情形下的净保费。因此在费率厘定中考虑索赔次数与索赔金额之间的相关性是非常重要的。(本文来源于《华东师范大学》期刊2017-05-01）
刘荣飞[5]（2016）在《相依结构及重尾索赔下保险中的风险问题》一文中研究指出现代风险理论中,保险公司的保险业务不仅是现代经济社会风险管理的重要手段,而且也是现代金融体系和社会保障体系的重要组成部分。而为了保障保险业务稳定、健康的运营,保险公司逐步发展完善了其投资业务。这就注定保险公司要同时面对高额保险索赔的风险和金融市场潜在的风险,即保险风险和金融风险。随着经济环境日益复杂化,保险公司的风险度量和管理面临着新的挑战。在随机投资收益或保险、金融风险相依结构之下如何度量保险公司的风险是现代精算学绕不过的核心问题。而破产概率就是度量保险公司风险的一个重要指标。介绍保险风险理论的研究背景和现状之后,针对叁类不同重尾假定和相依结构之下的保险风险模型,本学位论文将确立整合风险过程定义的破产概率关于初始资本的渐近等价公式或者不等式。第一,将研究索赔为相依且重尾、保险风险与金融风险具有相依结构的离散时间风险模型,其中以单边线性过程刻画索赔,单边线性过程的噪声项假定为重尾的,并假定噪声项和由投资导致的折现因子(分别代表保险公司的保险风险与金融风险)具有Sarmanov相依结构。在噪声项的分布分别属于控制变化分布簇与长尾分布簇的交集以及一致变化分布簇的情形下,应用随机权和的大偏差理论得到关于离散时间风险模型有限时间破产概率和最终破产概率的各一个渐近估计式。并将上述两个渐近式应用到正则变化分布簇上,并且得到两个在形式上更易于计算的保守渐近上界。最后还给出一个覆盖所有定理和推论的例子,使结果更易理解。第二,将考察每一阶段的净损失与由投资导致的折现因子(分别代表保险公司的保险风险和金融风险)具有相依结构,且其乘积分布属于控制变化分布簇与长尾分布簇的交集的离散时间风险模型的破产概率问题,应用随机权和的大偏差理论分别得到有关离散时间风险模型有限时间破产概率和最终破产概率的各一个渐近估计式。并将渐近估计式应用到一致变化分布簇和正则变化分布簇上。在一致变化分布簇上时,大大简化渐近结果的条件。更进一步,在正则变化分布簇上时,通过改变一些条件,得到两个在形式上更易于计算的渐近估计式。第叁,将考虑索赔与其到达时间间隔具有相依结构、索赔与其折现因子的乘积分布属于一致变化分布簇、投资过程是指数L′evy过程的连续时间风险模型的破产概率问题,应用随机权和的大偏差理论得到连续时间风险模型最终破产概率的渐近估计式。在此模型中,还引入索赔计数过程为更新计数过程,投资为风险资产和无风险资产的组合投资。之后,在正则变化分布簇上,通过改变一些条件,也得到一个渐近估计式。注意到,正则变化分布簇上的渐近式是一个更易直接计算的表达式。最后,对全文进行总结并指出接下来的研究方向。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-09-12）
覃利华,方世祖[6]（2016）在《扰动因素下含相依索赔的复合二项风险模型》一文中研究指出本文研究一类带有扰动且含相依索赔的复合二项风险模型,考虑两种类型的索赔:主索赔和副索赔,主索赔以一定的概率引起副索赔且副索赔可能以一定的概率延迟到下一个时间段发生.通过引入辅助模型,利用递归等方法,得到了该模型下的Gerber-Shiu折现罚金函数和破产概率的明确表达式.最后给出了索赔额服从几何分布的数值模拟.(本文来源于《数学理论与应用》期刊2016年02期）
张娟[7]（2016）在《重尾索赔下相依风险模型的精细大偏差》一文中研究指出大偏差理论是研究破产概率的一种重要工具,该研究已成为了金融保险领域的一个关注热点.在金融保险业中,可能会发生极端事件,如地震、海啸等.由于重尾分布可以刻画大索赔,所以研究重尾分布下的精细大偏差具有重要意义.除了考虑重尾分布这一现象,同时还可以考虑风险之间的相依性.在实际问题中经常会碰到个体风险间不独立的情形,如宽相依关系或者其它相依关系.因此,研究重尾索赔下相依风险模型的精细大偏差具有实用价值及重要意义.本文以D?L族为主要对象,讨论了在某些相依关系下风险模型的精细大偏差.主要内容如下:首先,本文研究了宽相依但不同分布的随机变量和的精细大偏差,即{,1}kX k≥为一非负宽相依的随机变量序列,且分布函数分别为{,1}kF k≥,在满足一定的假设条件下,得到了相应随机和的一致渐近估计,从而进一步推广了已有文献的结论.其次,在上述结论的基础上,考虑基于客户来到的风险模型,研究了该模型下损失过程的精细大偏差,其中{,1}kB k≥从负相依(NOD)推广到了宽相依(WOD),重尾子族从C族扩展到了D?L族.最后,研究了一类延迟索赔风险模型,假设主索赔额和延迟索赔额分别为渐近独立同分布的随机变量序列,则在索赔额均服从D?L族的条件下,得到了损失过程的精细大偏差.并根据几种相依结构的关系,得出了相应的精细大偏差结论.(本文来源于《延安大学》期刊2016-06-01）
王冲冲[8]（2016）在《有关相依结构的累积索赔的指数保费原理》一文中研究指出Lundberg于1903年最早提出经典风险模型,即复合Poisson模型,把索赔发生计数过程描述为Poisson过程,索赔额是独立同分布的.为了更好的模拟保险公司索赔到达的实际情况,Andersen于1957年在经典风险模型的基础上做了推广,首次提出更新风险过程.对于模型内部的相依关系,Sklar于1959年首次提出变量间的相依性可由copula函数来描述copula函数是一种连接联合分布与边缘分布的函数Nelsen(2006)对 copula作了详细介绍,并举例说明copula在保费定价中的应用.相依风险在累积索赔的保费定价中的应用提出后受到许多专家和学者的关注.但是还没有人研究相依更新结构的累积索赔的指数保费原理.本文研究两类风险模型中带有相依结构的累积索赔的指数保费原理.由于定价是保险的核心.选择合适的风险模型,加强科学的保费定价研究,对我国保险业健康发展具有十分重要的意义.本文我们给出一个关键性假定条件,即已知W的条件下的X的条件密度为其中,根据研究的内容,本文主要进行以下安排：第一部分首先给出带有相依结构的古典风险模型,copula的内容背景及复合Poisson过程,利用Laplace变换及其逆变换等方法,通过条件密度得到了索赔时间间隔与索赔额相依结构下,累积索赔的矩母函数与各阶矩,并给出累积索赔的指数保费表达式与Esscher保费定价.另外给出了独立情况时的矩母函数.第二部分介绍了更新结构的相依风险模型,通过条件密度考虑FGM copula相依,得到当索赔时间间隔随机变量W服从Erlang(2)分布时,累积索赔的矩母函数表达式,以及累积索赔的指数保费表达式.另外给出当指数与Erlang(2)密度混合时,索赔时间与索赔额的条件密度函数的表达式.最后对本文做了总结并介绍了下一步的工作计划,即可以借助MATLAB数值模拟等方法尝试求解,进行指数保费计算.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2016-04-10）
刘双双[9]（2016）在《索赔时间间隔和保费与索赔量相依的带干扰的风险模型》一文中研究指出在经典复合泊松风险模型和Sparre-Andersen风险模型中,有一个重要的假设是索赔时间间隔和索赔量相互独立.虽然独立性的假设简化了破产问题的分析,但是这个假设在现实生活中有一定的局限性.在这篇文章中,我们考虑的是索赔时间间隔和保费均与索赔量相依的带干扰的连续时间风险模型.引入一个度量来刻画Gerber-Shiu函数,再利用Gerber-Shiu函数的拉普拉斯变换导出一般的Lundberg方程并求得它的根.对于指数型阈值,给出了Gerber-Shiu期望折扣罚金函数满足的微分方程.在本文,利用{Qi,i=1,2,...}刻画了索赔时间间隔和保费与索赔量的相依体系.如果索赔量Xi>Qi,我们把被保人分为Class 1,则直到下一次索赔的等待时间服从均值为(?)>0的指数分布且有保费率c1(>0);如果索赔量Xi<Qi,我们把被保人分为Class 2,则直到下一次索赔的等待时间服从均值为(?)>0的指数分布且有保费率c2(>0).本文主要研究的是一个索赔时间间隔和保费与索赔量相依的带干扰的风险模型.在这个风险模型中,根据破产是由索赔还是由波动引起的情况,Gerber-Shiu函数?i(u),i=1,2,可以分解,所以就分别考虑以下四种情况:由索赔引起破产的情况?i,w(u),i=1,2;由波动引起破产的情况?i,d(u),i=1,2.引入度量Pi(u,dy,dx),并给出Gerber-Shiu函数的表达式,根据变换算子的性质得到Gerber-Shiu函数的Lundberg方程.对于求Lundberg方程的根,我们分δ>0,δ=0两种情况,并在一个封闭的区域C上利用Rouch(?)定理来讨论.在第叁章中,对于指数型阈值,我们给出了Gerber-Shiu函数满足的积分方程并运用算子d/du-ηi,j(i,j=1,2,),从而得到了Gerber-Shiu函数满足的微分方程.(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2016-04-10）
郑祉怡[10]（2016）在《带有常利率及相依索赔风险模型的期望贴现罚金函数》一文中研究指出连续时间下的经典风险模型,在通常情况下都会假设风险过程具有独立增量的意义.但是,在保险公司的现实运营情况中却并非如此.近些年来,在理赔的剩余过程中引入某种相依关系得到越来越广泛的研究.另一方面,在实际情况中投资所得到的收入成为了保险公司盈利的大部分来源.因此,需要考虑有固定利率收入的风险模型.本文研究两类具有常利率和相依结构的连续时间风险模型,并以Gerber-Shiu期望贴现罚金函数作为研究主体,经过一系列的处理得到其所满足的积分-微分方程.同时,在现有文献中关于具有相依索赔及常利率的复合泊松风险模型的相关结论,本文对此再一次进行了补充。本文共分为叁章:第一章本章首先介绍了风险理论的意义,之后对带有常利率的风险模型以及几种带有相依结构的风险模型进行了简单的介绍.最后,对本文所研究的问题进行了概括总结。第二章本章第一节建立了如下基本结构:即带有常利率以及相依结构的复合泊松风险模型;得到了积分-微分方程形式的期望贴现罚金函数;第叁节经过变换、整理进一步推导出关于期望贴现罚金函数的满足Volterra形式的积分方程;第四节引入级数概念,将期望贴现罚金函数的精确解表示成了无穷级数的形式。第叁章本章第一节通过索赔时间间隔与阈值的比较确定索赔分布,建立了有关常利率及相依结构的风险模型;第二节获得了引入阙值条件下的的积分-微分方程;第叁节推导出引入阙值条件下的形如Volterra积分方程的形式;第四节假设索赔额服从指数分布时研究期望贴现罚金函数的Laplace变换。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2016-03-01）
索赔相依论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
讨论了复合离散时风险模型,此模型允许在一个时间区间内产生随机多个索赔。当索赔数的分布和索赔额的分布都为重尾分布时,讨论了具有宽相依结构的索赔额,给出了离散时复合风险模型的有限时破产概率的渐近估计。研究所得结果推广了已有的结果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
索赔相依论文参考文献
[1].唐风琴,白建明,尹晓玲.一类带有宽负相依索赔额的新风险模型损失过程的精细大偏差[J].应用数学学报.2019
[2].陈腊梅,高苗苗,王开永,陈淑蓉.带有相依索赔的复合风险模型的有限时破产概率[J].苏州科技大学学报(自然科学版).2018
[3].王冲冲,吕玉华.有关相依结构的累积索赔的指数保费原则（英文）[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2018
[4].柳泽慧.索赔次数与索赔额相依情形下的费率厘定研究[D].华东师范大学.2017
[5].刘荣飞.相依结构及重尾索赔下保险中的风险问题[D].电子科技大学.2016
[6].覃利华,方世祖.扰动因素下含相依索赔的复合二项风险模型[J].数学理论与应用.2016
[7].张娟.重尾索赔下相依风险模型的精细大偏差[D].延安大学.2016
[8].王冲冲.有关相依结构的累积索赔的指数保费原理[D].曲阜师范大学.2016
[9].刘双双.索赔时间间隔和保费与索赔量相依的带干扰的风险模型[D].曲阜师范大学.2016
[10].郑祉怡.带有常利率及相依索赔风险模型的期望贴现罚金函数[D].辽宁师范大学.2016