指数索赔情形下一类相依两险种风险模型的破产概率

发布时间：2017-09-25 02:12

  本文关键词：指数索赔情形下一类相依两险种风险模型的破产概率

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【摘要】：考虑一类稀疏过程下索赔相依的两险种风险模型:U(t)=u+ct-∑i=1N2(t)X_i-∑i=1N2(t)Y_(i),其中{N_1(t),t≥0}、{N_2(t),t≥0}分别表示两个险种的索赔次数,它们按下述方式相关:N_1(t)N_(11)(t)+N_(12)(t),N_2(t)=N_(22)(t)+N'_(12)(t),{N'_(12)(t),t≥0}是{N_(12)(t),t≥0}的一个p-稀疏.考虑下列两种情形:(Ⅰ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(12)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}均为Poisson过程;(Ⅱ){N_(11)(t),t≥0}、{N_(22)(t),t≥0}为Poisson过程,{N_(12)(t),t≥0}为Erlang(2)过程.在上述两种情形下,当两险种的单次索赔额均服从指数分布时,通过建立并求解生存概率所满足的微分方程,给出其破产概率的表达式.
【作者单位】： 武汉科技大学理学院;
【关键词】： 稀疏过程 Erlang过程 破产概率 更新定理
【基金】：冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学)开放基金(Y201116,Y201117) 国家自然科学基金(11201356)
【分类号】：F224;F840.3
【正文快照】： 在提出本文的模型之前,我们首先给出一个定义.定义设事件E的发生形成一个更新流,相应的更新计数过程为{M(t),f0},如果事件E的每一次发生以概率p(0p1)被记录到,以概率1-p未被记录到,且每次事件E的发生是否被记录到是相互独立的,用{iV⑴,i0}表示[0,t]内被记录到的事件E的发

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