含有投资回报和相依结构的保险风险模型破产概率的渐近性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11501295
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0211.概率极限理论与随机化结构
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

According to the tail asymptotics of randomly weighted sums, the project will study the asymptotic behaviors of ruin probabilities in the insurance risk models with dependence structures and return on investments. Firstly, we will discuss the asymptotic behaviors of the tail probabilities of the randomly weighted sums and their maximum with heavy-tailed random variables satisfying a certain dependence structure, and then investigate the asymptotics of ruin probabilities in one-dimensional and multi-dimensional discrete-time risk models with dependent insurance risks and dependent financial risks; meanwhile, we also consider the case when the insurance risks and financial risks are mutually dependent. Secondly, we will study the uniformly asymptotic estimate for the finite-time (absolute) ruin probabilities and precise large deviations in some types of continuous-time heavy-tailed risk models with constant rate of return on investments (i.e. constant force of interest) and dependence structures, where these models we consider are, for example, jump-diffusion model, multi--dimensional risk model, Cox model, delayed-claim risk model and others. Thirdly, we will deal with the models mentioned above with random return on investments (i.e. stochastic interest), where we also discuss the optimal constant investment strategy. Finally, we will give the statistics implementation for ruin probabilities by the statistical simulation and its corresponding algorithm. Hence, the project is of important academic significance in theory and potential value in application so as to provide theoretical foundations on the risk evaluation and the scientific decision for insurance company.
本项目拟借助于随机加权和的尾渐近性理论,研究含有投资回报和相依结构的几类保险风险模型破产概率的渐近性质,主要体现在以下四个方面:.一、研究满足某种相依结构的随机加权和及其最大值的尾渐近性,进而讨论兼有相依保险风险和相依金融风险的一维和多维离散时间风险模型破产概率的渐近性,同时亦考虑保险风险与金融风险之间也具有某种相依结构的情形..二、研究含有固定投资回报率和相依结构的几类连续时间风险模型(如跳-扩散模型、多维风险模型、复合风险模型、Cox模型及延迟索赔风险模型等)的有限时(绝对)破产概率的一致渐近性,以及总索赔额的精致大偏差等..三、研究上述连续时间风险模型在随机投资回报下的破产概率的渐近性,同时亦探讨最优常数投资策略等..四、利用统计模拟及相应算法对破产概率的理论结果加以统计实现..本项目的研究具有重要的理论意义和潜在的应用价值,为保险公司进行风险评估和科学决策等提供理论依据和技术支持.

结项摘要

周知,破产理论是保险风险理论的核心内容,也是当前应用概率统计的重要分支,是对金融保险风险进行定量分析和预测的基础理论。根据项目计划书,本项目主要借助于随机加权和的尾渐近性理论,分别考虑了含有投资回报和相依结构的若干保险风险模型,系统地研究了有限时和无限时破产概率、索赔总额的尾概率和精致大偏差等的渐近性或一致渐近性,完成了项目计划书提出的研究目标和研究内容,所得到的结果对已有的相应成果做了实质性的推广和改进。本项目主要的难点和创新点是在含有相依结构、投资回报和重尾索赔场合下讨论保险风险模型的渐近行为。.本项目的重要结果主要体现在以下四个方面:.一、研究了满足广义条件相依结构的无穷加权和、随机加权和及其最大值的尾概率的渐近性或一致渐近性,进而讨论了兼有相依保险风险和相依金融风险的离散时间风险模型破产概率的渐近性或一致渐近性;.二、研究了含有常利息力和相依结构的几类连续时间风险模型,如二维风险模型、一重或多重延迟索赔风险模型等;当索赔额分布属于某一重尾分布族时,讨论了有限时破产概率的一致渐近行为和无限时破产概率的渐近行为;.三、研究了含有常利息力和相依结构的非标准更新风险模型,考虑了当索赔额分布属于某一重尾分布族时的索赔总额折现值尾概率的一致渐近性质;.四、研究了含有利率或无利率的非标准(复合)更新风险模型,当模型满足某种相依结构以及索赔额分布属于某一重尾分布族时,得到了索赔总额或其折现值的精致大偏差的渐近性。.本项目属基础性研究,主要成果为学术论文。现已完成11篇高水平论文,其中7篇论文在SCI期刊发表或被录用待发表,达到了项目计划书的研究目标。本项目研究具有重要的理论意义和潜在的应用前景,为保险公司进行风险评估和科学决策等提供理论依据和技术支持。所得成果预计在5-10年或更长时期内推广使用。另外,本项目亦讨论了应用概率的其他有意义的问题,等等。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Precise large deviations of aggregate claim amount in a dependent renewal risk model
附属续保风险模型中总索赔金额的精确大偏差
  • DOI:
    10.1080/03610926.2015.1044666
  • 发表时间:
    2017-01-01
  • 期刊:
    COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Liu, Xijun;Yu, Changjun;Gao, Qingwu
  • 通讯作者:
    Gao, Qingwu
Uniform Asymptotics for a Delay-Claims Risk Model with Constant Force of Interest and By-Claims Arriving according to a Counting Process
具有恒定利息力和根据计数过程到达的附加索赔的延迟索赔风险模型的一致渐近
  • DOI:
    10.1155/2019/6385647
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qingwu Gao;Xijun Liu
  • 通讯作者:
    Xijun Liu
Uniform asymptotics for ruin probability of a two-dimensional dependent renewal risk model
二维相关更新风险模型破产概率的一致渐近
  • DOI:
    10.1080/03610926.2014.955117
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    COMMUNICATIONS IN STATISTICS—THEORY AND METHODS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xijun Liu;Qingwu Gao;Ermin Guo
  • 通讯作者:
    Ermin Guo
Uniformly asymptotic behavior for the tail probability of discounted aggregate claims in the time-dependent risk model with upper tail asymptotically independent claims
具有上尾渐近独立索赔的时间相关风险模型中贴现总索赔尾部概率的一致渐近行为
  • DOI:
    10.1080/03610926.2014.942431
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    COMMUNICATIONS IN STATISTICS—THEORY AND METHODS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xijun Liu;Qingwu Gao
  • 通讯作者:
    Qingwu Gao
Asymptotics for a delay-claim risk model with diffusion, dependence structures and constant force of interest
具有扩散、依赖结构和恒定利益力的延迟索赔风险模型的渐近
  • DOI:
    10.1016/j.cam.2018.12.036
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    Journal of Computational and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Qingwu Gao;Jun Zhuang;Zhongquan Huang
  • 通讯作者:
    Zhongquan Huang

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其他文献

On the number of claims occurr
关于索赔发生的数量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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    王秋梅;左松茂;高庆武;张春生
  • 通讯作者:
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时间相依更新风险模型中无限时绝对破产概率的渐近性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国科学A辑:数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨洋;林金官;高庆武
  • 通讯作者:
    高庆武
Randomly weighted sums of pairwise quasi uipper-tail independent increments with application to risk theory
成对准上尾独立增量的随机加权和及其在风险理论中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Communications in Statistics-Theory and Methods
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    高庆武;Na Jin
  • 通讯作者:
    Na Jin
条件相依随机变量的Max-sum等价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Statistics & Probability Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江涛;高庆武;王岳宝
  • 通讯作者:
    王岳宝

其他文献

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高庆武的其他基金

含利率的相依重尾风险模型破产概率的渐近性态
  • 批准号:
    11326176
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    3.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目

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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