风险模型的若干大偏差结果

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承保人在保证投保人利益的基础上如何保持自身的稳定经营?除了一般的经营管理原则之外,如何利用数学知识尤其是概率统计中的知识来研究这个问题,这样就产生了保险数学,也称为精算数学。  风险理论模型,是保险精算数学中重要的研究内容,在国外已经有上百年的研究历史.经典风险理论,主要处理保险事务中的一类古典随机风险模型,讨论模型在有限时间内的生存概率以及最终破产概率等问题。  模型依时间分为连续时间模型和离散时间模型;连续时间模型有许多文献进行了研究,众所周知的结果Lundberg不等式和Crame-Lundberg近似公式.后来Feller、Gerber和Gordon E.Willmot运用随机过程的理论方法,取得了很多很好的结果,而对离散时间模型研究也越来越受到人们的关注.  人们收集一个保险公司的各次索赔额的历史数据进行分析时发现“从最大的数据计起,大约占总次数20%的那些索赔的数额之和刚好是公司历史索赔总额的80%(甚至还多)”!对于那些占总次数20%的大额索赔情形,我们把它定义为金融与保险中的小概率事件。为了用数学的方法合理恰当地刻画小概率事件,人们引入了重尾分布的概念。  此外,大偏差(Large Deviation)理论的研究也是保险数学的一大研究课题,它对于定量地刻划极端事件是十分有用的。  本文就是在重尾的条件下,对某些模型进行研究并得到了若干大偏差结果.  本文共分三章:  第一章预备知识。  第二章若干大偏差结果。  第三章 GCNBRM和EGCNBRM在子类C中的若干大偏差结果。
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