多元统计分析毕业论文.doc
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1、摘要保险公司为了应对保险监管,更好的规避风险,追求更大利润,不仅会对自身承办的业务进行再保险安排,还会将盈余进行投资,以期获得更多收益。现实中,保险公司的损失主要来自承保赔付和投资亏损两个方面,比如地震、航空事故带来的巨额赔付,金融危机带来的投资损失等。在这种情况下,分析再保险与投资的最优策略,对于保险业来说具有十分重要的意义。论文针对保险公司的最优再保险策略与投资策略的选择问题进行研究。重点研究了变换损失再保险与CEV模型下的最优再保险和投资,研究使得调节系数最大准则下最优变换损失再保险,以与在对应不同的效用准则时的最优比例再保险和投资策略,并利用数值计算的方法分析了多种参数对最优策略的影响
2、。关键词变换损失再保险;随机控制;效用函数;最优投资III / 45AbstractInorder to obtain more benefits and in response to insurance supervision, better risk-averse, the pursuit of greater profits, insurance companiesnot only on its reinsurancearrangement the hosting business, there will be surplus to invest,. In reality, insure
3、rs losses fromunderwriting compensation and investment aspects, such as earthquakes, air accidents caused by huge payments, investment losses from thefinancial crisis. In this case, the analysis of optimal reinsurance andinvestment strategy, has very important significance for the insurance.Accordin
4、g to the insurance companys problem of selecting the optimal proportional reinsurance policy and investment policy are studied. The article focuses on transformation-loss reinsurance and optimal investment andreinsurance. And under CEV model, the article studied under the criterion of maximumadjustm
5、ent factors for optimal transform loss reinsurance, and theeffectiveness of different criteria for the optimal proportionalreinsurance and investment strategy, and using numerical methods toanalyze the influence of various parameters on the optimum strategy.KeywordsTransform loss reinsurance; Stocha
6、stic control; Utility functions,optimal investment目 录摘要IAbstractII第1章绪论11.1 课题背景11.2 国外研究现状11.3 论文主要容4第2章基础知识62.1 一般风险模型62.1.1 经典风险模型62.1.2 扩散风险模型72.2 再保险与投资82.2.1 常用再保险方式82.2.2 投资资产82.3 基本理论92.3.1 最优准则92.3.2 最优随机控制理论122.4 本章小结14第3章最优变换损失再保险153.1 模型介绍153.2 数值计算183.3 本章小结19第4章 CEV模型实例分析204.1 模型与方程204
7、.1.1 CEV模型204.1.2 H方程214.2 指数效用函数对应的最优策略234.2.1 最优策略与其值函数234.2.2 数值计算与其经济分析254.3 幂效用函数对应的最优策略284.3.1 最优策略与其值函数284.3.2 数值计算与其经济分析304.4 对数效用函数对应的最优策略344.4.1 最优策略与其值函数354.4.2 数值计算与其经济分析364.5 本章小结38结论39参考文献40致42附录1 开题报告43附录2 文献综述51附录3 中文译文58附录4 外文原文63第1章 绪论1.1 课题背景对于保险公司来说,风险是一把双刃剑,处理得当就意味着滚滚利润;一旦失手,公司将
8、陷入破产深渊。为了能够持续盈利,更为了永久生存,保险公司一方面会逐步完善风险管理的技能,以避免灾难性的损失,同时也要不断拓展业务,进而承担了更多的风险。再保险实务中,由于保险行业竞争日趋激烈,保险公司不仅会采取再保险的方式规避风险,还会对盈余进行投资,从投资中获得大量的收益来提高自己的偿付能力。再保险实务中,保险业遭受的损失主要来自于投资和承保两个方面。在投资方面,2008年美国次贷危机以与其后引发的金融危机中,全球最大的保险公司美国国际集团(AIG)由于采取了激进的投资策略,在次贷支持类债券、信用违约互换和其它衍生品方面进行了大量投资,蒙受了巨额亏损,陷入了破产的边缘,不得不向美联储求救;在
9、承保方面,次贷危机使得董事高管责任和错误遗漏保险、住房按揭保险、债券保险等业务的赔款支出显著增加,许多公司陷入困境。另外像2010年的地震与今年的马航事件等不确定的巨额赔付也给保险公司带来不小的挑战。保险公司在强化自身的风险管理能力同时,还必须平衡承保活动和投资活动之间的关系。因此,怎样进行再保险和投资,使得自身的破产概率最小或者期望财富效用最大已经成为每个保险公司都必须面对的问题,也成为风险理论的一个新的研究热点。保险公司的最优再保险和投资策略是当今金融数学研究的热点问题之一,它的理论不仅丰富和发展了现代金融理论,而且也沟通了各个数学分支与金融保险学之间的联系,对数学的发展起了不小的推动作用
10、。论文就有关保险公司的再保险策略与最优投资策略的研究现状和研究方法进行综述。1.2国外研究现状再保险数学,也称精算数学的畴,破产论是风险论的核心容。现已公认,破产论的研究起源于瑞典精算师Lundberg在1903年发表的博士论文,至今已有近百年的历史。Stockholm学派的领导人物Cramer在完善Lundberg的数学工作中发挥了重要的作用,同时也从这一研究出发,对概率论和数理统计的发展做出了重要贡献。之后Feller(1971)推广了Cramer(1955)的结果,给出了更新论证。Gerber(1969,1970)也推广了Cramer的结果,给出了用鞅方法研究破产问题。继Cramer后,
11、Gerber成为当代研究破产论的领先学者。他不仅将鞅方法引入到破产论的研究中,而且深化了经典破产论的研究容。虽然经典Cramer-Lundberg模型近似于保险公司的现实状况,但在经典Cramer-Lundberg模型中,很多问题无法得到确切的显式解,因此近年来,很多文献将其近似为扩散模型,且当保险公司盈余过程相对于单个理赔来说较大时,扩散风险模型也确实能很好的模拟保险公司的动态盈余过程。Brown(1995)研究了扩散风险模型的最优投资问题,他在股票价格服从几何布朗运动且与保险公司的扩散风险模型中的布朗运动不独立时,得到了在破产概率最小限制下的最优投资策略是常数,并利用光滑粘贴条件详细计算了
12、最小破产概率1。Schmidli(2001)研究了扩散风险模型中的最优比例再保险策略,他得到了此时的最优策略是一个常数,并给出了此常数值以与破产概率的具体形式。Taksar和Markussen(2003)假定公司现金流过程为扩散过程,公司盈余全部投资于股票市场(股票价格服从几何布朗运动)时,在破产概率最小限制下保险公司所采取的最优比例再保险策略。Hojgaard和Taksar(1997)考虑了扩散模型中,在预期折现红利收益最大限制下的最优比例再保险策略。对于再保险问题的研究工作,一般主要集中在比例再保险和超额损失再保险的研究上。Schimidli(2001)分别研究了此模型下的最优比例再保险策
13、略和超额损失再保险下的最小破产概率的Cramer-Lundberg近似。Hipp和Vogt(2003)研究了最优超额损失再保险2,且证明了相应的H方程存在光滑解,并给出了H方程的检验定理,对指数理赔分布Pareto分布给出了数值解。近年来,效用函数的研究成保险数学的研究热点之一。Yang和Zhang(2005)考虑了跳-扩散风险模型的最优投资问题3。他们考虑的是指数效用函数,获得了最优的期望折现指数效用,和最优的投资策略。他们的唯一不足是没有考虑再保险。当然保险公司可以在采取再保险策略的同时采取投资策略。Liang(2008)研究了最优再保险和投资问题,在指数效用下,他得出了投资总比不投资好的
14、结论。并给出了一些参数对最优策略和值函数的影响。Guo和Bai(2008)研究了多个风险资产的最优再保险和投资问题。在指数效用函数下,获得了最优再保险和投资策略以与值函数4。Irgens和Panlsen(2004)把风险资产推广到服从跳-扩散过程,在指数、对数、幂数对应效用函数下给出了最优的再保险和投资策略以与值函数。描述投资的风险资产价格的模型越来越复杂,也越来越贴近市场现实状况。Browne(1995)使用的是几何布朗运动(GBM)模型;Cox和Ross(1976)则首次提出了常数弹性变差(CEV)模型,Cox(1996),Detemple和Tian(2002),Jones(2003),G
15、ao(2009)都是使用CEV模型来描述风险资产的价格;而Cox-Ingersoll-Ross(1985)提出了CIR模型;Liu(2001)则使用了Heston模型;Li和Wu(2009)则考虑了既有随机利率又有随机变差的模型等等5。其中CEV模型可以看作GBM模型的一个推广,相对而言它具有较强能力去捕捉到隐含波动性的倾斜度,且分析更易处理。肖艳颖(2002)在用组合投资理论确定最优比例再保险的一个方法中,运用组合投资理论的均值方差原则,分析了保险公司规避风险的问题6。针对比例再保险的不同险种,建立了多目标规划模型并求解,确定了最优自留比例,并将实行再保险后的期望收益和方差与实行前进行了比较
16、,认为结论适合于风险厌恶型的决策者,并对风险分散在证券市场与保险市场的差别进行了比较分析。程兰芳(2003)运用证券组合投资的基本原理和概率论知识,对保险公司承保的不同险种选取最优的自留比例再保险决策问题建立了两类数学模型,特别是构建了确定等价收益和单位风险下的超额收益最大化模型,并通过实例说明对风险规避型的决策者采用比例再保险是有利的7。亚男(2012)在赔付率超额再保险风险模型中的鞅方中,基于研究已有的再保险风险模型,建立一类带有干扰项的赔付率超额再保险Poisson风险模型,利用鞅分析的方法证明其破产概率仍满足Lundberg不等式和一般公式,对再保险风险模型进行讨论并对其完善8。田伟(
17、2005)在溢额再保险定价模型中,以随机过程为基础,与传统的以概率统计为基础的再保险定价方法有明显的不同,不考虑死亡率,损失的概率分布等因素,针对溢额再保险,建立了其定价的随机微分方程,给出了具体的定价方式。溢额再保险是分出公司将与自身财力相适应的保险责任按照保险金额的一定金额作为自留额。以自留额的一定倍数作为分出额,并分别按照自留额和分出额对保额的比例来分配保费和分摊赔款的一种再保险方式9。罗琰(2009)在保险公司最优投资与再保险策略中,研究保险公司的最优投资以与成比例再保险问题,即运用随机控制理论,分别在最大化生存概率准则与最大化终止时刻期望效用准则下,得到保险公司最优投资与再保险策略。
18、特别通过选择适当的外生参数(投资者绝对风险厌恶Arow-Pratt系数),以证明这两类准则下的最优投资与再保险策略是一致的10。琳(2011)在停止损失再保险最优自留额的确定与存在性讨论中,利用效用理论讨论了确定停止损失再保险中的最优自留额的数学模型与由模型所确定的最优自留额的存在性问题,给出了最优自留额存在且唯一的充要条件11。该领域需要进一步研究的问题还很多,不同的理赔分布会对应不同的破产概率和不同确定时刻的预期累计收益,故可从理赔分布方面来研究;不同的效用函数会对应不同的确定时刻的预期累计收益,也可从效用函数方面来研究;还有不同的风险资产模型也会对破产概率和确定时刻的预期累计收益产生影响
19、,从而形成了许多不同的研究方向。市场中常见的股票价格模型有很多,如:多维扩散模型,跳扩散模型,随机波动率模型等,故还可从不同的股票价格模型来进行研究。总之,最优再保险与投资问题仍然是一个亟待解决的问题,论文将在这方面的一些分析研究。1.3论文主要容本文主要研究了保险公司最优再保险与其投资策略的选择问题,重点研究了变换损失再保险和CEV模型对应的最优再保险与投资。分析了调节系数最大准则下的最优变换损失再保险,以与在不同的效用函数下最优再保险与投资的策略,同时分析了各个相关参数对最优策略的影响。论文分为五章,其主要容如下:第一章是绪论,主要介绍了再保险研究的背景和现状,以与论文的主要容。第二章是基
20、本概念和理论,主要介绍了一般的风险模型,再保险与投资的方式,常见的两种最优准则,以与随机控制理论等相关基础知识。第三章主要研究了采用调节系数准则时的最优变换损失再保险,给出了一种确定分保函数参数的计算方法,并对不同方式的再保险进行了比较,为保险公司选择再保险方案,提供一定的理论依据。第四章主要研究了采用不同的效用准则时,最优再保险和投资策略如何确定。通过求解对应的H方程,给出了最优再保险、投资策略以与最有期望财富效用函数的数学表达式,分析了最优策略与各参数之间的关系。第五章是结论,主要总结了论文的主要工作,分析了存在的不足。第2章 基础知识2.1 一般风险模型假设所有的随机过程和随机变量都定义
21、在概率空间()上,且在概率空间()上有一个满足通常条件的-代数:=是右连续的,且包含所有的零测集。2.1.1经典风险模型在经典风险模型中保险公司在时刻t的盈余可由下式给出,其中0表示保险公司的初始资本;0是保险公司单位时间的保险费率。表示到时刻t为止总的索赔发生次数,是参数为的泊松过程。=1,2,是一列独立同分布的正值随机变量,其共同分布为,=0,期望值为=,表示第次赔付的大小。表示保险公司在时刻的盈余,由于未来时刻的盈余是未知的,因此是一个连续时间的随机过程。考虑到实际运作中的安全保险公司还要求=,设,其中0,称为相对安全负载。实际操作中费率c的确定有很多准则,主要的准则有:(1) 期望准则
22、:(2) 方差准则:用来描述赔付大小的分布主要有下列几种:(1) 指数分布,保险中作为赔付的最基本的分布,分布密度为其中参数既是数学期望又是方差,矩母函数为。指数分布的无记忆性是它成为主要赔付类型的重要原因。(2) 帕累托分布,其分布密度为其中参数,可记为。帕累托分布的数学期望为,;方差为,。(3) 对数正态分布,其分布密度为对数正态分布的数学期望和方差为,。(4) 伽马分布也常用来分析风险的异质性,其分布密度为其中参数,记为。伽马分布的数学期望和方差为,矩母函数为。特别的,当伽马分布就是以为参数的指数分布。2.1.2扩散风险模型为了使盈余函数具有连续性,我们可以用标准布朗运动逼近赔付过程,得
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