《短期聚合风险模型》PPT课件.ppt
《《短期聚合风险模型》PPT课件.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《《短期聚合风险模型》PPT课件.ppt(73页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、第三章第三章 短期聚合风险模型短期聚合风险模型风险理论风险理论第一节 短期聚合风险模型的概念 设N是给定时期中风险事故发生次数,Xi 是第 i次风险事故的损失,则这一时期的总损失为 S=X1+X2+XN 一般情况下,风险事故发生次数N为随机变量,因此短期聚合风险模型表现为一个随机过程。第二节 短期聚合风险模型的特点短期个别风险模型短期个别风险模型与短期聚合风险模型短期聚合风险模型的区别区别:假设有10个风险载体,标号分别为#1、#2、#10。在1年内共发生5次损失事故。第 i 次事故 1 2 3 4 5 损失 风险载体标号#7#2#3#5#7 试计算总损失量S。第二节 短期聚合风险模型的特点个
2、体模型:S=X1+X2+X10其中 Xi为第i个风险载体的损失量。S=第1号个体损失+第2号个体损失 +第10号个体损失 +0+(0.65+2.47)+0+0+0聚合模型:S=X1+X2+X5其中 Xi为第i次事故导致的损失量;S=第1次事故损失+第2次事故损失 +第5次事故损失 教材短期个体风险模型书后练习1(参见课件第2章)X=抛5次硬币获得的正面朝上数;Y=抛X个骰子获得的点数;求:EY和VarY解1:利用短期个体风险模型 理解为:分别抛理解为:分别抛5个硬币,对于所抛的每个硬币,如果朝向就抛一个骰子,个硬币,对于所抛的每个硬币,如果朝向就抛一个骰子,记下记下点数点数W。于是 Y=W1+
3、W2+W3+W4+W5。其中,Wi是第i个硬币朝上时抛骰子所获得的点数。W=IB,I=硬币朝上的值(0或1),q=Pr(I=0)=Pr(I=1)=1/2 B=骰子的点数(16),P(B=j|I=1)=1/6,j=1,2,6 =EB|I=1=(1+2+3+4+5+6)/6=7/2 EB2|I=1=(1+4+9+16+25+36)/6=91/6 2=VarB|I=1=35/12 EY=5q=5(7/2)(1/2)=35/4 VarY=5q(1-q)+2q=5(47/4)(1/2)(1/2)+(35/12)(1/2)=1085/48解2:利用短期聚合风险模型第三节 总损失S的分布X的k阶原点矩为 p
4、k=EXk;X的矩母为Mx(t)=EetX;N的矩母为MN(t)=EetN;S的矩母为MS(t)=EetS;ES=EES|N=EENi=1Xi|N=ENEXi=ENp1=p1EN;VarS=EVarS|N+VarES|N=ENvarX+VarNEX =ENVarX+VarN(E X)2 =(p2-p12)EN+p12VarN;第三节 总损失的分布练习1设理赔次数N服从几何分布,即 Pr(N=n)=pqn;n=0,1,2,其中,p=1-q,0q1。试用个体损失X的矩母表示总损失S的矩母。解MN(t)=EetN=n=0etnPr(N=n)=n=0 p(qet)n =p n=0(1-qet)(qet
5、)n/(1-qet)=p/(1-qet)MS(t)=MN(lnMX(t)=p/(1-q exp(lnMX(t)=p/(1-qMX(t)全概率=1第三节 总损失S的分布S的概率分布为:例题某风险载体在确定期间发生0、1、2、3次损失事故的概率分别为、和。损失量答1、2和3的概率分别为、和。计算总损失量的分布。N:0,1,2,3 X:1,2,3 N=n 0 1 2 3 X=x 1 2 3 fN(n)0.1 0.3 0.4 0.2 fX(x解 N:0,1,2,3 X:1,2,3 N=n 0 1 2 3 X=x 1 2 3 fN(n)0.1 0.3 0.4 0.2 fX(x因N最大为3,X最大为3,所
6、以S最大为9。fS(x)=Pr(S=x)=n=0,1,2,3f*n(x)fN(n)f*n(x)=Pr(X1+X2+Xn=x)=all yx Pr(X1+X2+Xn-1+Xn=x|Xn=y)Pr(Xn=y)=all yx f*(n-1)(x-y)f(y)特别地,f*0(x)=Pr(0=x)当且仅当x=0时,f*0(0)=1 f*1(x)=Pr(X1=x)f*2(x)=Pr(X1+X2=x)f*3(x)=Pr(X1+X2+X3=x)例题(续)xf*0f*1f*2=f*ff*3=f*2*ffS(x)01.00.0 0.00.100010.5 0.50.150020.4 0.40.250.220030
7、.1 0.1 0.400.1250.215040.260.3000.164050.080.3150.095060.010.1840.040870.0630.012680.0120.002490.0010.0002N=n0123-Pr(N=n)0.10.30.40.2-练习1N服从几何分布,即 Pr(N=n)=pqn,n=0,1,2,p=1-q,0q0试证明:MS(t)=p+q p/(p-t)答案答案(续)0的矩母指数分布(=p)的矩母第四节 N的分布的选择事故发生次数N的分布 对于EN=VarN的情形,选N服从泊松分布泊松分布;对于VarNEN的情形,选N服从负二项分布负二项分布.(1)对于N
8、服从泊松分布的情形:称S服从复合泊松分布复合泊松分布 ES=EES|N=EX=p1 VarS=VarES|N+EVarS|N =VarN EX+EN VarX =(EX)2VarN+VarXEN =p12+(p2-p12)=p2当S复合泊松时:ES=p1VarS=p2第四节 N的分布的选择当S服从复合 泊松分布时,MS(t)=MN(lnMX(t)=exp(elnMx(t)-1)=exp(MX(t)-1)第四节 N的分布的选择(2)N服从参数为的泊松分布,而的概率密 度为 u(),0 则 EN=EEN|=E;VarN=EVarN|+VarEN|=E+Var。MN(t)=E(etN)=EEetN|
9、=Eexp(et-1)=M(et-1)练习2对于总损失量S=X1+X2+XN,已知1)X的分布为 x f(x)1 p 2 1-p2)服从泊松分布,参数为1/p;3)当=时,N服从泊松分布,参数为;4)N与Xi 相互独立;5)Var(S)=19/2求:p。答案Var(S)=Var(E(S|)+E(Var(S|)=Var(p1)+E(p2)=(p1)2Var()+p2E()p1=(1)(p)+(2)(1-p)=2-p;P2=(1)2(p)+(2)2(1-p)=4-3p;Var()=1/p;E()=1/p答案(续)(2-p)2(1/p)+(4-3p)(1/p)=19/2p2-16.5p+8=0(p-
10、16)(p-0.5)=0p=16(舍),p=1/2第五节 X的分布的选择因为第五节 X的分布的选择 可见,X的分布的选择将决定卷积运算的难度和复杂程度。所以,应当尽量选择方便卷积运算的分布。通常选择通常选择X为离散型随机变量为离散型随机变量。第六节 复合泊松分布的性质 从上节的讨论看,通常选择X为离散性随机变量将方便运算;对于N服从泊松分布的情况,我们可以有哪些方法计算呢?1)卷积法;2)利用复合泊松分布的一些特性(本节介绍);3)其他方法。第六节 复合泊松分布的性质 定理:定理:如果S1、S2、Sm是相互独立随机变量,Si是参 数、分布函数Fi(x),(i=1,2,m)的复合泊松分布随机变
11、量。则,S=S1+S2+Sm 是复合泊松分布随机变量,且其 参数和分布函数分别为定理证明思考题本定理中,请选择:1)Fi(x)是哪个随机变量的分布函数?2)F(x)是哪个随机变量的分布函数?3)i 是哪个随机 变量的泊松分布参数?4)是哪个随机 变量的泊松分布参数?(A)总损失S (B)Si对应的个体损失X (C)S对应的个体损失X (D)Si 对应的损失次数N (E)S 对应的损失次数N答案本定理中,1)Fi(x)是什么随机变量的分布函数?答:Si对应的个体损失X (B)2)F(x)是哪个随机变量的分布函数?答:S对应的个体损失X (C)3)i 是哪个随机 变量的泊松分布参数?答:Si对应的
12、损失次数N (D)4)是哪个随机 变量的泊松分布参数?答:S对应的损失次数N (E)要点由于总损失S的分布性质通常难以直接描述,所以当S服从复合泊松分布时,就用其对应的损失次数N的参数、个体损失X的分布函数来描述S的分布性质。练习3S1服从复合泊松分布,参数为=3,f(1)=f(2)=f(3)=1/3;S2服从复合泊松分布,参数为=2,f(1)=f(2)=1/2;求S1+S2分布对应的f(2)。答案根据本章定理,f(x)=(i/)fi(x)f(1)=(3/5)(1/3)+(2/5)(1/2)=2/5;f(2)=(3/5)(1/3)+(2/5)(1/2)=2/5;f(3)=(3/5)(1/3)+
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 短期聚合风险模型 短期 聚合 风险 模型 PPT 课件
限制150内