行为金融和保险精算中的均值-方差最优控制问题

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11301188
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0603.经济数学与金融数学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Risk theory has been identified and recognized as one of the hot topics for research in modern financial mathematics and actuarial science. And it is a successful example of applying mathematical theories to our social and economic life. However, the stochastic optimal control problems in behavioral finance and its application in insurance mathematics are still remain to be further addressed. In this project, we will use the theories of stochastic analysis, stochastic optimal control and stochastic differential equation to study some optimal problems in behavioral finance and insurance mathematics. By using the methods of Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation, quantile function and Pareto optimal, we will investigate the following problems in insurance mathematics and behavioral finance: 1.The mean-risk optimal investment problems and optimal reinsurance problems for an insurance company; 2.The behavioral mean-variance optimal control problems; 3.The optimal investment problems and optimal reinsurance problems for an insurer with the concept of behavioral finance; 4.The stochastic optimal control problems about time-inconsistency which arises from the behavioral portfolio selection problems. The problems we will investigate in this project are the latest topics in insurance risk and financial theory. This project is the cross-disciplinary research of the theories of stochastic processes, stochastic analysis, stochastic optimal control and the applied disciplines of insurance and finance. It not only enriches the research contents of actuarial science of insurance and behavioral finance, but also can promote the development of stochastic optimal control theory.
金融数学和保险精算中的风险理论已经成为研究的热点之一,是数学应用于社会经济生活的成功范例,但行为金融学及其在保险精算中的应用方面的研究有待于进一步深入。本项目拟利用随机分析,随机最优控制,随机微分方程,博弈论等理论研究保险和金融风险理论中的优化问题。通过HJB方程,分位数,Pareto最优等方法解决保险精算和行为金融中的如下几个随机最优控制问题:1、保险人的均值-风险最优投资以及最优再保险问题;2、行为金融中的均值-方差投资组合选择问题;3、把行为金融的理念引入到保险风险理论之后的最优投资及最优再保险问题;4、由行为金融中的随机最优控制问题引发出来的时间不一致的随机最优控制问题。该项目研究的问题都是保险风险和金融数学中的最新课题,是随机过程,随机分析,随机最优控制等理论和金融保险等应用领域的交叉研究。它不仅能丰富保险精算领域和行为金融学的研究内容,同时也能促进随机最优控制等理论的发展。

结项摘要

本项目利用随机分析,随机最优控制,随机微分方程等理论研究了保险和金融风险理论中的优化问题。通过HJB方程,分位数等方法解决了保险精算和行为金融中的如下几个随机最优控制问题:(a)保险人的均值-方差最优投资最优再保险问题;(b)行为金融中的均值-方差投资组合选择问题;(c)把行为金融的理念引入到保险风险理论之后的最优投资及最优再保险问题;(d)保险精算中时间不一致的随机最优控制问题;(e)分数布朗运动的极限理论。其中问题(a-d)是项目计划书中拟研究的内容,问题(e)是在研究的过程中新增的研究内容。. 本项目基本上按照当初计划的研究内容和方案执行,研究目标基本完成。问题(a-d)均取得了成果,尤其是问题(a)取得了非常丰硕的成果。本项目已经完成当时拟定的“预计完成论文4-7篇,计划每年至少1篇发表在国际一流学术刊物上”的计划。详细的论文清单见后文。. 另外,按照计划我们积极参加保险精算,金融数学以及随机最优控制理论方面的国内外学术会议,了解国内外研究现状以及发展状况,共参加8次学术会议。并与国内外的相关专家和单位进行各种形式的合作。项目负责人2015年暑假访问香港大学的Kam C Yuen教授,并合作开展研究;项目负责人2016年10月起访问加拿大滑铁卢大学的Jun Cai教授一年。. 该项目研究的问题都是保险风险和金融数学中的最新课题,是随机过程,随机分析,随机最优控制等理论和金融保险等应用领域的交叉研究。它不仅能丰富保险精算领域和行为金融学的研究内容,同时也能促进随机最优控制等理论的发展。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A first-order limit law for functionals of two independent fractional Brownian motions in the critical case
临界情况下两个独立分数布朗运动泛函的一阶极限定律
  • DOI:
    10.1007/s10959-015-0604-1
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    Journal of Theoretical Probability
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    毕俊娜;徐方军
  • 通讯作者:
    徐方军

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其他文献

均值-方差准则下的投资连结寿险合同对冲问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数学物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭军义;毕俊娜
  • 通讯作者:
    毕俊娜
基于新巴塞尔协议监管下保险人的均值-方差最优投资-再保险问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毕俊娜;李旻瀚
  • 通讯作者:
    李旻瀚
Optimal mean variance investment/reinsurance with common shock in a regime-switching market
政权转换市场中具有共同冲击的最优均值方差投资/再保险
  • DOI:
    10.1007/s00186-018-00657-3
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Mathematical Method of Operation Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毕俊娜;梁志彬;Kam Chuen Yuen
  • 通讯作者:
    Kam Chuen Yuen
概率扭曲下保险公司的均值-半方差最优投资及再保险问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    毕俊娜;胡济恩
  • 通讯作者:
    胡济恩

其他文献

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毕俊娜的其他基金

保险风险理论中时间不一致的最优投资-再保险问题研究
  • 批准号:
    12371469
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    43.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目
相依风险模型中均值-方差最优投资-再保险问题的均衡策略
  • 批准号:
    11871220
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    48.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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