全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
940 22
2022-06-11
英文标题:
《Stochastic comparisons of the largest claim amounts from two sets of
  interdependent heterogeneous portfolios》
---
作者:
Hossein Nadeb, Hamzeh Torabi, Ali Dolati
---
最新提交年份:
2018
---
英文摘要:
  Let $ X_{\\lambda_1},\\ldots,X_{\\lambda_n}$ be dependent non-negative random variables and $Y_i=I_{p_i} X_{\\lambda_i}$, $i=1,\\ldots,n$, where $I_{p_1},\\ldots,I_{p_n}$ are independent Bernoulli random variables independent of $X_{\\lambda_i}$\'s, with ${\\rm E}[I_{p_i}]=p_i$, $i=1,\\ldots,n$. In actuarial sciences, $Y_i$ corresponds to the claim amount in a portfolio of risks. In this paper, we compare the largest claim amounts of two sets of interdependent portfolios, in the sense of usual stochastic order, when the variables in one set have the parameters $\\lambda_1,\\ldots,\\lambda_n$ and $p_1,\\ldots,p_n$ and the variables in the other set have the parameters $\\lambda^{*}_1,\\ldots,\\lambda^{*}_n$ and $p^*_1,\\ldots,p^*_n$. For illustration, we apply the results to some important models in actuary.
---
中文摘要:
设$X{\\lambda\\u 1}、$l dots、X{\\lambda\\u n}$是相依的非负随机变量,$Y\\u i=i{\\p\\u i}X{\\lambda\\u i}、$i=1、\\ldots、n$,其中$i{p\\u 1}、$l dots、i\\p\\n}$是独立于$X{\\lambda\\u i}的伯努利随机变量,具有{\\rm E}[i\\u{p\\u i}]=p\\u i$,$i=1,\\ldots,n$。在精算学中,Y\\u i$对应于风险组合中的索赔金额。在本文中,我们比较了两组相互依存的投资组合的最大索赔额,在通常的随机顺序意义下,当一组变量的参数为$\\ lambda\\u 1、\\ldots、\\lambda\\u n$和$p\\u 1、\\ldots、p\\u n$,而另一组变量的参数为$\\ lambda ^{*}u 1、\\ldots、\\lambda ^{*}n$和$p ^*\\u 1、\\ldots、p ^*\\u n$。为了举例说明,我们将结果应用于精算中的一些重要模型。
---
分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
--
一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计:例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
--
一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近,贝叶斯推论,决策理论,估计,基础,推论,检验。
--

---
PDF下载:
-->
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2022-6-11 07:29:27
对两组相互依存的异质Portfolioshsein-Nadeb、Hamzeh Torabi、Ali Dolati统计系、伊朗亚兹德亚兹德大学、AbstractLet Xλ等的最大索赔额进行随机比较,Xλnbe独立非负随机变量,且Yi=IpiXλi,i=1,n、 其中Ip,独立于Xλi的独立伯努利随机变量,E[Ipi]=π,i=1,n、 在精算学领域,Yicorres将索赔金额纳入风险组合。在本文中,我们比较了两组相互依存的投资组合的最大索赔额,在通常的随机顺序意义下,当一组中的变量具有参数λ,λnand p,Pn和其他se t中的变量具有参数λ*, . . . , λ*nand p*, . . . , p*n、 为了举例说明,我们将结果应用于精算中的一些重要模型。关键词Copula,最大索赔额,优化,随机排序。1引言假设Xλi,带有生存函数'F(X;λi),表示保险期内第i个(i=1,…,n)投保人的总随机严重性,并设Ipi为与Xλi关联的伯努利随机变量,使得当第i个投保人提出随机索赔金额Xλi时,Ipi=1,当第i个投保人未提出索赔时,Ipi=0。在此符号中,Yi=IpiXλiis与第i个投保人相关的索赔金额和(Y,…,Yn)被称为风险组合s。此外,考虑另一个风险组合(Y*, . . . , Y*n) 参数向量λ*和p*.年保费是投保人作为购买保险的成本支付的金额。事实上,投保人将风险分配给保险人的主要成本取决于保险类型。年保费的确定是保险分析中的重要问题之一。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-11 07:29:30
对精算师来说,在随机的未来收益或损失之间推导偏好是一个很有吸引力的话题。为此,随机排序非常有用。随机排序已广泛应用于管理科学、金融经济学、保险、精算学、运筹学、可靠性理论、排队论和生存分析等科学领域。有关随机排序的更多详细信息,请参阅M¨ullerand Stoyan(2002)、Shaked和Shanth ikumar(2007)以及Li和Li(2013)。(Y,…,Yn)和(Y)中一些重要统计量的随机比较问题*, . . . , Y*n) ,如两个投资组合中的索赔数量,Pni=1Ipi,总索赔额,Pni=1Yi,最小,Y1:n=min(Y,…,Yn),以及最大索赔额,Yn:n=max(Y,…,Yn),许多研究人员在文献中进行了讨论;例如,见Karlin和Noviko ff(1963年)、Ma(2000年)、Frostig(2001年)、Hu和Ruan(2004年)、Denuit和Frostig(2006年)、Khaledi和Ahmadi(2008年)、Zhang和Zhao(2015年)、Barmalzan等人(2015年)、Li和Li(2016年)、Barmalzan等人(2018年)、Barmalzan和Najafabadi(2015年)、Barmalzan等人(2016年)、Barmalzan等人(2017年)、Balakrishnan等人(2018年)以及Li和Li(2018年)。当地震、龙卷风和流行病等关键事件发生时,保险公司的作用就非常突出。通常,在这些情况下,许多政策同时处于风险之中,其严重程度具有正相关性。大多数已发表的文章都认为严重程度是独立的,但有时这一假设并不令人满意,Xλn是具有联合分布函数H(X,…,xn)、边际分布(生存)函数F(X;λ),…,的连续非负随机变量,F(x;λn)(\'F(x;λ),\'F(x;λn)),以及通过关系H(x,)的copula C。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-11 07:29:33
. . , xn)=C(F(x;λ),F(x;λn))在Sklar定理的观点中;见Nelsen(2007)。在本文中,我们首先关注在通常的随机排序意义下,当两个投资组合都包含两个策略时,两组异质投资组合的最大索赔额的随机比较。然后,给出了投资组合包含两个以上策略情况下的一些结果。论文的其余部分组织如下。在第2节中,我们回顾了一些将在续集中使用的定义和引理。在第3节中,讨论了在通常的随机顺序意义下,一般模型中两个相互依存的异质风险组合的最大索赔额的随机比较。文中还举例说明了结果的有效性。2基本定义和一些先决条件在本节中,我们回顾了随机序、多数、弱多数、copula和一些有用的引理的概念,这些概念有助于证明主要结果。在本文中,我们使用符号R=(-∞, +∞), R+=[0+∞) R++=(0+∞)定义2.1。在通常的随机序中,X被称为小于Y,用X表示≤stY,如果F(x)≤所有x的G(x)∈ R、 关于各种随机序的综合讨论,我们参考Li和Li(2013)以及Shaked和Shanthikumar(2007)。我们还需要向量优化的概念以及函数的Schur凸性和Schur凹性。有关这些主题的全面讨论,请参阅Marshall et al.(2011)。我们使用符号x1:n≤ x2:n≤ . . . ≤ xn:nO表示向量x=(x,…,xn)的组件的排列。定义2.2。向量x被向量y(用x表示)弱次主化wy)ifPni=jxi:n≤Pni=jyi:对于所有j=1。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-11 07:29:36
,n,(ii)由向量y弱超主化(由xw表示y) ifPji=1xi:n≥Pji=1yi:对于所有j=1,n、 (iii)以向量y为主(以xm表示y) 如果Pni=1xi=Pni=1yi和Pji=1xi:n≥Pji=1yi:对于所有j=1,n-定义2.3。定义在集合A上的实值函数φ Rnis在ifxm上称为Schur凸(Schur凹)A上的y==> φ(x)≤ (≥)φ(y)。引理2.1(Marshall et al.(2011),定理3。A、 4)。让A R是开集,设φ:an→ R应连续可区分。φ在Anif上是Schur凸(Schur凹),且仅当φ在Anand上是对称的,对于所有i 6=j,(xi- xj)φ(x)xi-φ(x)xj公司≥ (≤)0,对于所有x∈ 一引理2.2(Marsh all et al.(2011),定理3。A、 7)。设φ是集D={x:x上的连续实值函数≥ x个≥ . . . ≥ xn}且在D的内部连续可区分。用φ(i)(z)=φ(z)/zi。那么,φ(x)≤ φ(y)每当xDif上的wy,且仅当φ(1)(z)时≥ φ(2)(z)≥ . . . ≥ φ(n)(z)≥ 0,即梯度▽φ(z)∈ D+={x:x≥ x个≥ . . . ≥ xn公司≥ 0},f或D内部的所有z。类似地,φ(x)≤ φ(y)xw时Dif上的y,仅当0≥ φ(1)(z)≥ φ(2)(z)≥ . . . ≥ φ(n)(z),即梯度▽φ(z)∈ D-= {x:0≥ x个≥ x个≥ . . . ≥ xn},对于D内部的所有z。阿基米德copula是本文所需要的概念之一。阿基米德copula的一类,具有广泛的依赖结构,包括独立copula。在下文中,我们陈述了一些与copulas相关的有用定义和引理。定义2.4。如果copula C的形式为C(v,…,vn)=φ,则称为阿基米德-1.nPi=1φ(vi),对于(v,…,vn)∈ [0,1]n,其中φ:[0,1]→ [0, ∞] 是严格递减函数,φ(0)=∞,φ(1)=0和(-1) kdkφ(x)dxk≥ 0,代表k≥ 0表示φ-1是φ的倒数。函数φ被称为copula的生成器。定义2.5。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-11 07:29:39
如果对于所有(v,v),二维copula C是正象限依赖的(PQD)∈ [0,1],我们有C(v,v)≥ vv。定义2.6。让Cand和Cbe两个copula。Cis的正态正态依赖性(PLOD)低于C,用C表示 C、 如果适用于所有v∈ [0,1]n,C(v)≤ C(v)。我们陈述了Durante(2006)、Dolati和Dehghan Nezhad(2014)提出的与copulas的Schur凹性相关的下列引理。引理2.3。设C为连续可微copula。C是[0,1]n上的Schur凹,当且仅当(i)C是对称的;(二)C(v)v≥C(v)von集合{v∈ [0,1]n:v≤ . . . ≤ vn}。引理2.4。每个阿基米德copula都是Schur凹的。应用中一个重要的copula是由Morgenstern(1956)提出的Farlie-Gumbel-Morgenstern(FGM)copula,可追溯到Eyraud(1936),Gumbel(1960a)和Farlie(1960)讨论了d,其形式为Cθ(v)=nQi=1vi+θnQi=1vi(1- vi),其中θ∈ [-1, 1].引理2.5。对于任何θ,FGM copu la是Schur凹的∈ [-1, 1].关于copula和不同依赖类型主题的全面讨论,可以参考Nelsen(2007)。此外,我们还将所需空间定义如下:=(x,y)=“xxyy#:(xi- xj)(易- yj)≤ 0,i,j=1,2.3主要结果在本节中,我们比较了两个相互依存的异质风险组合在通常随机顺序意义下的最大索赔额。此外,我们还提供了一些示例来验证结果的有效性。以下定理提供了两种异质风险组合中最大索赔额之间的比较,以p为单位。定理3.1。设Xλ和Xλ是Xλi的非负随机变量~\'\'F(x;λi),i=1,2,和相关联的copula C。进一步,假设Ip,Ip(Ip*, Ip*) 是一组独立的伯努利随机变量,独立于Xλi,E[Ipi]=pi(E[Ip*i] =p*i) ,i=1,2。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群