一类双复合二项风险模型的破产概率

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1、第19卷第4期云南民族大学学报(自然科学版)Vol_19No.42010年7月JournalofYunnanUniversityofNationalities(NaturalSciencesEdition)Ju1.2010doi:10.3969/j.issn。1672—8513.2010.04。012一类双复合二项风险模型的破产概率王贵红,赵金娥,龙瑶,杨慧章,曾黎(1.玉溪农业职业技术学院计科系,云南玉溪653106;2.红河学院数学学院,云南蒙自661lOO)摘要:对经典风险模型进行推广,建立

2、资金利率和通货膨胀率下带干扰的双复合二项风险模型,分析了盈余过程的性质,并运用鞅方法和盈余过程的性质得到了破产概率的一般公式及Lund—berg不等式.关键词:资金利率;通货膨胀率;调节系数;鞅;破产概率中图分类号:O211.67文献标识码:A文章编号:1672—8513(2010)04—0278—04RuinProbabilityofaDoubleCompoundBinomialIskModelWANGGui—hong,ZHAOJin~e,LONGYao。,YANGHui—zhang,ZENGL

3、i(1.DepartmentofComputationandScience,YuxiAgriculturalVocationCollege,Yuxi653106,China;2.CollegeofMathematics,HongheUniversity,Mengzi66110,China)Abstract:Wilepopularizingtheclassicalmodel,thispaperproposesadoublecompoundbinomialriskmodelundertheinflue

4、nceofcapitalinterestrateandinflation.Thepropertiesofthesurplusprocessarediscussed.Thenbyap—plyingthemartingaleapproachandpropertiesofsurplusprocess,theformulaandtheLundberginequalityoftheYU—inprobabilityareobtained.Keywords:capitalinterestrate;inflati

5、onrate;adjustmentcoeficient;martingale;ruinprobability风险理论主要是从定量的角度研究保险公司经营的安全性——保险公司最终破产或短期内破产的概率的大小,因此破产概率一直是风险理论中十分重要的研究课题.在经典的复合二项风险模型_l-3]中,一个很重要的假设就是保费的收入过程是时间的线性函数,即保险公司按照单位时间常数速率取得保单,并假定每张保单的保险费相同.然而在实际情况下,保险公司受诸多因素的影响,单位时间内收到的保单数往往是随机变化的,文献[4

6、—5]采用二项分布来描述保单的到达次数,但其每次收取的保费依然假定为常数.众所周知,经济形势的变化、大众保险观念的转变、经营险种的多样化以及可能发生的自然灾害等都是不确定的、随机的.为了进一步减少这种不确定性,以实现保险公司经济利益的最大化,一个较好的方法就是采用随机费率,文献[6—8]对保费收入为复合二项过程的风险模型进行研究,得出了破产概率满足的Lundberg不等式.然而在保险实务中,利率、通货膨胀率在很大程度上影响着保险公司的财务状况,尤其是近几年经济发展变化莫测,而且由于不确定的收益和付

7、款因素的干扰,保险公司的余额会发生一些变化,这些因素如果不加以考虑则会造成与实际较大的偏差.本文综合上述因素对经典的复合二项风险模型进行改进,建立利率与通货膨胀率下带干扰的双复合二项风险模型,并得到其破产概率的一般公式和Lundberg不等式,这不仅加强了模型的现实描述能力,而且使保险公司能科学地预测未来的风险和收益,对确保经营稳定性具有实际意义.1模型的建立定义1设(,F,P)是完备的概率空间,以下所以随机变量都定义在这个空间上,则对u≥0,i≥0,收稿日期:2009—10—27.基金项目:云南

8、省自然科学基金(2008CD186);云南省教育厅科学研究基金(07Y10102);红河学院博硕基金(XJ1S0923).作者简介:王贵红(1979一),男,讲师.主要研究方向:金融数学.第4期王贵红,赵金娥,龙瑶,等:一类双复合二项风险模型的破产概率279≥0,定义保险公司在17.时刻的盈余为:肼(n)AT(n)(n)=u(1+i一)+∑一∑X+6(n),其中:1)/Z为保险公司的初始资本,√为常数,i为利率,为通货膨胀率;2)M(/1.)为(0,n]时间内保险公司签订的保单数,

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