李學(xué)鋒,楊薇娜
(中南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)學(xué)院,武漢 430074)
破產(chǎn)理論是風(fēng)險理論的主要研究內(nèi)容,而風(fēng)險模型則是風(fēng)險理論的主要研究對象,其中破產(chǎn)概率是度量風(fēng)險的重要指標(biāo),因此,對破產(chǎn)概率的研究是保險風(fēng)險模型的重要研究課題.最早的經(jīng)典風(fēng)險模型是由Cramer于1930年提出來的.后來,許多學(xué)者通過在經(jīng)典模型中引入一些對模型有影響的因素,比如在文獻(xiàn)[1,2]中考慮了利率因素,對經(jīng)典風(fēng)險模型進(jìn)行推廣.而且,在很多早期的推廣模型中,大多假設(shè)保單到達(dá)過程與索賠到達(dá)過程相互獨(dú)立,但由于保險業(yè)的不斷發(fā)展,保險公司的規(guī)模逐漸增大,保險業(yè)務(wù)不斷增加,而且社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境、生活環(huán)境的變化,競爭、利率、通貨膨脹率的變化及各種可能發(fā)生的災(zāi)害等諸多不確定因素的影響,國內(nèi)外相關(guān)研究工作者們也不斷對風(fēng)險模型逐步進(jìn)行改進(jìn).在文獻(xiàn)[3] 中,Dufresne和Gerber研究了帶干擾的復(fù)合Poisson過程的風(fēng)險模型;文獻(xiàn)[4]研究了索賠相關(guān)過程的風(fēng)險模型;文獻(xiàn)[5,6]研究了索賠過程是稀疏過程的風(fēng)險模型并得到了相關(guān)結(jié)論;文獻(xiàn)[7]將單一險種推廣到雙險種或多險種的風(fēng)險模型,等等.為了保險公司的長期穩(wěn)定經(jīng)營并與時俱進(jìn),我們應(yīng)不斷將風(fēng)險模型合理化,使其更符合保險公司的實際所承擔(dān)的風(fēng)險情況.因此,本文就是在上述工作的基礎(chǔ)上,將風(fēng)險模型推廣為更一般的情形,即考慮了保險公司的投資利率和通貨膨脹率下帶干擾項且索賠過程是保單到達(dá)過程的稀疏過程的雙險種風(fēng)險模型,并利用鞅分析得到了該模型的破產(chǎn)概率滿足的Lundberg不等式及最終破產(chǎn)概率的精確表達(dá)式.
定義1 設(shè)(Ω,F,P)是完備的概率空間(本文所有的隨機(jī)變量都定義在此空間),則對u≥0,t≥0,保險公司在t時刻的盈余為:
(1)
對上述模型做如下假設(shè):
(1) {M1(t),t≥0}與{M2(t),t≥0}分別是參數(shù)為λ1,λ2的Poisson過程;
(2) {N1(t,p1),t≥0}是{M1(t),t≥0}的一個p1-稀疏過程,0 {N2(t,p2),t≥0} 是{M2(t),t≥0}的一個p2-稀疏過程,0 σE[W(t)]=λ1α1+λ2α2-λ1p1β1-λ2p2β2>0, 定義2 保險公司的破產(chǎn)時刻T=inf{t∶t≥0,U(t)<0},最終破產(chǎn)概率為: φ(u)=P{T<∞|U(0)=u}. (2) (3) 假設(shè)Li(r)<∞,且顯然當(dāng)r→∞時,有Mi(r)→∞,i=1,2. 引理1 對于盈余過程{S(t),t≥0},存在函數(shù)g(r),使得: E[e-rS(t)]=etg(r). (4) 證明 引理2 方程g(r)=0存在唯一正解R,稱之為調(diào)節(jié)系數(shù). 市售金銀花在帶有溫度控制的鼓風(fēng)干燥箱中干燥成絕干物質(zhì)作吸濕試驗用, 分析純濃硫酸(重慶川東化工有限公司化學(xué)試劑廠)。 證明由引理1知g(0)=0,又: 故: g′(0+)=-(λ1α1+λ2α2-λ1p1β1-λ2p2β2)<0, 所以當(dāng)r>0時g(r)是凸函數(shù),又g(0)=0,且顯然有當(dāng)r→+∞時,g(r)→+∞,因此,g(r)=0存在唯一正解,記為R.此時稱g(r)=0為調(diào)節(jié)方程,稱R為調(diào)節(jié)系數(shù).證畢. 定義4 對于盈利過程{S(t),t≥0},定義事件流: 引理3 令Mu(t)= (5) 引理4[9]破產(chǎn)時刻T是FS停時. 定理1 風(fēng)險模型(1)的最終破產(chǎn)概率φ(u)滿足Lundberg不等式: φ(u)≤e-r0u(1+i-j), 證明由引理4知T是FS停時,取t0<∞,則易知T∧t0是FS停時,利用有界停時定理知, e-ru(1+i-j)=Mu(0)=E[Mu(T∧t0)]= E[Mu(T∧t0)|T≤t0]P(T≤t0)+ E[Mu(T∧t0)|T>t0]P(T>t0)≥ E[Mu(T∧t0)|T≤t0]P(T≤t0)= E[Mu(T)|T≤t0]P(T≤t0). (6) 又當(dāng)T<∞時,有u(1+i-j)+S(T)≤0,所以e-r[u(1+i-j)+S(T)]≥1,故 φ(u)≤e-r0u(1+i-j). 定理2 風(fēng)險模型(1)的最終破產(chǎn)概率為: (7) 其中R為調(diào)節(jié)系數(shù). 證明根據(jù)式(6),取r=R,得: e-Ru(1+i-j)=E[e-RU(T)|T≤t0]P(T≤t0)+E[e-RU(t0)|T>t0]P(T>t0). (8) 以I(A)表示集合A的示性函數(shù),則: 0≤E[e-RU(t0)|T>t0]P(T>t0)=E[e-RU(t0)I{T>t0}]≤E[e-RU(t0)I{U(t0)≥0}], 由于0≤e-RU(t0)I{U(t0)≥0}]≤1,且根據(jù)強(qiáng)大數(shù)定律可知,當(dāng)t0→∞時,U(t0)→∞,a.s. 由控制收斂定理可知 在式(8)兩端令t0→∞即得證. 本文研究了一類帶雙稀疏過程的雙險種風(fēng)險模型,所得到的結(jié)果對保險公司的經(jīng)營具有一定的理論指導(dǎo)意義.從最終破產(chǎn)概率可以看出,為確保保險公司的穩(wěn)定經(jīng)營,一方面,保險公司必須具備足夠的初始準(zhǔn)備金;另一方面,公司也不能一味為了獲得足夠多的保單而盲目降低保費(fèi)或高額承保.因此,保險公司為降低索賠比例,減小風(fēng)險,必須在獲得盡可能多的保單的同時,還要做好對客戶的調(diào)查研究,以便厘定合理的保費(fèi)與索賠額.同時,保險公司也不能忽視投資利率、通貨膨脹率及一些隨機(jī)擾動對公司穩(wěn)定經(jīng)營的影響,往往這些因素也直接關(guān)系到保險公司的生死存亡.當(dāng)然,保險公司的實際經(jīng)營運(yùn)作情況可能更加復(fù)雜,本文所建模型乃至現(xiàn)有的所有風(fēng)險模型都還有待進(jìn)一步改進(jìn),因此,破產(chǎn)模型仍然是廣大相關(guān)研究者感興趣的研究對象. [1] Cai J.Discrete time risk models under rates of interest[J].Probability in the Engineering and Information Sciences,2002,16:309-324. [2] Cai J,Dickson D.Ruin probabilities with a Markov chain interest model[J]. Insurance:Mathematics and Economics,2004,35:513-525. [3] Dufresne F,Gerber H U. Risk theory for the compound Poisson process that is perturbed by diffusion[J].Insurance:Mathematics and Economics,1991,10:51-59. [4] Partrat C.Compound model for two dependent kinds of claim[J]. Insurance:Mathematics and Economics,1994,15:219-231. [5] Luo J H ,Fang S Z.The risk model about that claims are thinning process[J].(In Chinese)Guangxi Science,2004,11(4):306-308. [6] 李學(xué)鋒.帶干擾且索賠為稀疏過程的雙復(fù)合Poisson風(fēng)險模型[J].中南民族大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,31(2):120-122. [7] Zhang Zhimin,Yang Hu.The compound Poisson risk model with dependence under a multi-layer dividend strategy[J].Appl Math J Chinese Univ,2011,26(1):1-13. [8] 何聲武.隨機(jī)過程引論[M].北京:高等教育出版社,1996. [9] Grandell J.Aspects of risk theory[M].New York:Springer-Verlag,1991.2 相關(guān)引理
3 主要結(jié)果
4 結(jié)語