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    重尾索賠下保費(fèi)收入隨機(jī)化風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率

    2015-06-15 18:56:02喬克林劉瓊瓊
    關(guān)鍵詞:利率數(shù)學(xué)模型

    喬克林,劉瓊瓊,張 娟

    (延安大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,陜西延安716000)

    重尾索賠下保費(fèi)收入隨機(jī)化風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率

    喬克林,劉瓊瓊,張 娟

    (延安大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,陜西延安716000)

    本文首先在文獻(xiàn)[4-7]的基礎(chǔ)上,建立同時考慮利率、保費(fèi)收取隨機(jī)化且索賠屬于S族的風(fēng)險(xiǎn)模型,在模型中假定索賠計(jì)數(shù)過程為Poisson過程和保費(fèi)到達(dá)過程為一般更新過程,借助概率論知識、隨機(jī)過程及文獻(xiàn)[6,7]中的方法,得出了該模型在t時刻盈余為負(fù)的概率漸近等價式。

    1 模型的建立

    (1)設(shè)Xi為第i張保單的保費(fèi)額,{Xi,i≥1}是一列獨(dú)立同分布的非負(fù)隨機(jī)變量序列,其具有共同的分布函數(shù)F1和有限的數(shù)學(xué)期望μ1>0;

    E[N1(t)]是更新函數(shù);

    (3)Yj為第j次的索賠額,{Yj,j≥1}是一列獨(dú)立同分布的非負(fù)隨機(jī)變量序列,其具有共同的分布函數(shù)F2和有限的數(shù)學(xué)期望μ2>0;

    mN2(t)=E[N2(t)]=λt;

    (5){Xi,i≥1},{Yj,j≥1},{N1(t),t≥0}與

    {N2(t),t≥0}相互獨(dú)立。

    建立常利率更新風(fēng)險(xiǎn)模型為:

    (1.1)

    現(xiàn)建立模型(1.1)的貼現(xiàn)過程:

    (1.2)

    其中δ≥0為常利率。

    對于上述風(fēng)險(xiǎn)模型(1.2),我們定義在任意給定t>0時刻盈余為負(fù)的概率為

    2 重尾分布與重要引理

    本文研究索賠分布為重尾的情形,下面給出幾個與本文有關(guān)的重尾子族(詳情可參見[3,8,9]),其中分布F以[0,∞)為支撐集。

    介紹了一些重要的子族后,現(xiàn)給出相關(guān)的重要引理。

    (U(1),U(2),…U(n))。

    引理3[6]設(shè)X和Y是獨(dú)立非負(fù)隨機(jī)變量,如果X的分布F∈S,而Y有界且非退化到0,那么乘積XY的分布H∈S。

    引理4[6]設(shè)分布W∈S,則對任意ε>0,存在一個C=C(ε)>0,使得

    對所有n∈N和一切x≥0都成立。

    引理5[9]設(shè)ζj,j=1,2,…為獨(dú)立隨機(jī)變量序列,具有分布Kj∈L,則對任意的n≥1,有

    由引理5可得下面結(jié)果:

    其中N(t)是從0時刻開始計(jì)數(shù)的計(jì)數(shù)過程。

    證明 由引理5及全概率公式可得

    即證。

    注:當(dāng)m=0時,可得到如下結(jié)果(參見[8]中的lemmaA3.15):

    注:(1)令m=0時,可得下面已知結(jié)果:

    3 主要結(jié)果

    下面給出本文的主要結(jié)果:

    定理3.1 在模型(1.2)中,索賠量{Yj,j≥1}為獨(dú)立同分布的非負(fù)隨機(jī)變量序列,其分布函數(shù)F2∈S,則在t時刻盈余為負(fù)的概率可漸近表示為:

    (3.1)

    證明:風(fēng)險(xiǎn)模型(1.2):

    P(N2(t)=r)

    P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)

    P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)

    P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)

    P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)。

    由假定條件及引理3可知,Yje-δUj是獨(dú)立同分布的,記其分布為F且F∈S。

    根據(jù)引理4,對任一固定ε>0,存在常數(shù)C=C(ε)>0,有下面不等式成立。

    dFL1…Ln(t1,…,tn)P(N1(t)=n)

    P(N2(t)=r)

    (3.2)

    dFL1…Ln(t1,…,tn)P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)

    =r)dF1(x1)…dF1(xn)dFL1…Ln(t1,…,tn)

    P(N1(t)=n)

    dFL1…Ln(t1,…,tn)P(N1(t)=n)

    E(e-τ)]retP(N2(t)=r)dF1(x1)…dFn(xn)

    dFL1…Ln(t1,…,tn)P(N1(t)=n),

    其中τ表示分布為G的代表性的隨機(jī)變量。

    則存在ε>0,使得(1+ε)E[e-τ]<1。于是,存在常數(shù)η0>0,一致地有

    所以

    dFL1…Ln(t1,…,tn)P(N2(t)=n)≤Cη0<∞。

    dF1(x1)…dF1(xn)dFL1…Ln(t1,…,tn)

    P(N1(t)=n)P(N2(t)=r)

    dF1(x1)…dF1(xn)dFL1…Ln(t1,…,tn)

    P(N1(t)=n)=mN2(t)=λt。

    所以

    Ψ(x,t)~λtP(Yje-δUj>x)=

    即證(3.1)式成立。

    在模型(1.1)中,當(dāng)常利率δ=0時,模型(1.1)變形為

    (3.3)

    將風(fēng)險(xiǎn)過程定義為

    (3.4)

    由于破產(chǎn)僅發(fā)生在索賠到達(dá)的時刻,顯然有

    現(xiàn)進(jìn)一步假定相對安全負(fù)荷條件滿足

    所以

    φ(x,t)=P(U(s)<0,?0≤s≤t|U(0)=x)

    在風(fēng)險(xiǎn)模型(3.4)中,當(dāng)F2∈L*(m)時,得到下面結(jié)論。

    其中G(t)=1-e-λt。

    dG(s)。

    P(N1(s)=r)dG(s)

    P(N1(s)=m)dG(s)

    =G(t)∈(0,∞),(對給定的t>0)。

    故有

    (3.5)

    (3.6)

    由于破產(chǎn)僅發(fā)生在索賠到達(dá)的時刻,且K?L,故由引理6及全概率公式,可知對x≥0有

    φ(x,t)=P(U(s)<0,?0≤s≤t|U(0)=x)

    再根據(jù)(3.6)式及定理1知對任意的ε>0,有

    故根據(jù)定理1和控制收斂定理得

    結(jié)合(3.5)式,有

    在定理3.2中令m=0,得如下結(jié)論。

    推論3.1 在上述更新風(fēng)險(xiǎn)模型(3.4)中,設(shè)F2∈S,且mN2(t)=λt<∞,則在有限時間(0,t]內(nèi)的破產(chǎn)概率可漸近表示為

    證明:利用類似于定理3.2的方法即可證。

    4 結(jié)束語

    [1]包振華,葉中行.重尾索賠下雙復(fù)合Poisson風(fēng)險(xiǎn)模型的赤字尾分布[J].汕頭大學(xué)學(xué)報(bào),2008,25(1):10-14.

    [2]馬樹建,王曉謙.重尾分布情況下一類破產(chǎn)概率的研究[J].南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,29(1):97-99.

    [3]黃寶安,尹傳村.一類重尾分布下的隨機(jī)游動的漸近結(jié)果及其在風(fēng)險(xiǎn)理論中的應(yīng)用[J].應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2009,32(1):28-36.

    [4]何莉娜,劉再明.保費(fèi)收取為隨機(jī)過程且?guī)С@实钠飘a(chǎn)模型[J].吉首大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,27(2):9-11.

    [5]陳珊,莫曉云.帶常利率的雙Poisson模型的破產(chǎn)概率[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2006,23(4):331—341.

    [6]肖鴻民,李紅.重尾賠付下帶常數(shù)利息力的延遲索賠風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率[J].西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,47(6):17-19.

    [7]吳永,邵明陽.重尾索賠下常利力更新風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2010,24(10):97-100.

    [8]EmbrechtsP,KlüppelbergC,MikoschT.ModellingExtremalEventsforInsuranceandFinance[M].Berlin:Springe-Vrerlag,1997.

    [9]NgKW,TangQ,YangH.MaximaofSumsofHeavy-tailedRandomVariables[J].AstinBulletin,2002,32(1):43-55.

    [10]劉莉,茆詩松.常利率下風(fēng)險(xiǎn)模型破產(chǎn)問題的研究[D].上海:華東師范大學(xué)數(shù)學(xué)系,2004.

    [責(zé)任編輯 畢 偉]

    Ruin Probability of Risk Model with Stochastic Premium under Heavy-tailed Claims

    QIAO Ke-lin,LIU Qiong-qiong,ZHANG JUAN

    (College of Mathematics and Computer Science,Yan′an University,Yan′an 716000,China)

    2015-09-28

    陜西省教育廳自然科學(xué)基金(2013JK0576);陜西省高水平大學(xué)建設(shè)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2012SXTS07);延安市科研計(jì)劃項(xiàng)目(2014ZC-6)

    喬克林(1964—),男,陜西佳縣人,延安大學(xué)副教授。

    O211.9

    A

    1004-602X(2015)04-0013-05

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