随机保险模型中的最优分红及风险控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11201352
  • 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:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

This project is designed to study the optimal dividends and risk control about insurance risk model in random environments. This project consists of two parts. (1)we plan to discuss the optimal dividend strategies for insurance risk models in random environments and liquid reserves. Namely, expectations and moment generating functions of discounted dividend payments are analyzed for constant dividend barrier strategy and threshold strategy, respectively. Then, the optimal dividend strategies will be found out.(2)we plan to investigate the optimal dividend and investment strategies for risk models with different risk controls, such as VaR constraint, CVaR constraint,consumption constraint, wealth constraint and so on. The optimal investment consumption strategies are obtained through dynamic programming and martingale method. The project involves several subjects such as insurance mathematics, portfolio selection, risk theory, stochastic control theory, risk control and management. This study will promote a crossover study in insurance mathematics, mathematical finance and related interdisciplinary development. The obtained results are of theoretical significance and application value, and can also be applied to guiding-investment and risk management for insurance institutions and investment corporrations.
本项目拟主要研究随机保险模型中的最优分红及风险控制,具体地(1)具有流动金的随机环境下风险模型的最优红利策略问题:针对常数红利边界策略和门限策略两种不同策略,通过更新方法分析红利现值的期望和矩母函数,并对两种不同红利策略下所得的结果进行分析比较,找出最优的红利策略。(2)具有风险控制的保险风险模型的最优红利策略和最优投资问题:针对VaR限制,CVaR限制,消费限制,财富限制等风险控制下,通过动态规划和鞅方法,找出最优的投资消费策略。项目涉及保险数学、投资组合、风险理论、随机控制理论,风险控制与管理等学科领域,促进了保险数学和金融数学间的交叉研究及相关交叉学科的发展,其成果具有重要理论意义和应用价值,可望应用于保险、金融的风险监控、指导保险机构的投资决策和风险管理。

结项摘要

本项目研究了:部分信息下保险风险模型下最优比例再保险和最优投资策略问题;多维多期的风险度量问题;多维的风险度量中的资本分配问题及优化问题;具有流动金限制的最优投资策略问题;共同基金下的资本分配及风险控制最优问题;构建合理的风险模型用于度量风险和控制风险问题;考虑利息和通货膨胀及流动金限制下的风险控制问题。对具有部分信息的比例再保险风险模型的最优比例再保险和最优投资消费策略: 假设风险模型是广义的跳扩散过程,保险公司可以将资本投放到风险市场中,利用Malliavan 计算的方法得到了最优比例再保险和最优投资策略的刻画;利用风险度量指出了现有资本的分配问题中出现的问题和缺陷,并考虑了在投资组合问题中的广义资本分配问题,提出了多维风险度量的资本分配问题的概念,给出了资本分配问题的准则,有利于风险监管和控制;考虑了多维多期的风险度量问题:提出了多维多期风险度量的概念,给出了多维多期的一致风险度量的表示定理;考虑了在不同的目标函数下具有流动金限制的风险模型的最优投资问题,利用鞅方法给出了其最优的投资策略的刻画,其结果可用于理论指导金融业的投资和分配资本问题;考虑了共同基金下的最优投资和风险控制问题,得到了比较好的结果来分配资本和控制风险,其结果可用于指导保险业的风险控制问题,具有很大的理论研究意义和较强的应用价值;考虑了如何拟合重尾保险数据及度量风险问题,并在不同的风险度量VaR和CVaR下来控制风险;考虑了流动金限制和通货膨胀率下的风险模型,利用动态规划的方法研究到破产时的风险的刻画,并分析各个参数对结果的影响,以便更好更合理的制定保费价格及控制风险。.本项目已发表学术论文1篇,目前在审稿中的学术论文3篇,已完成待投稿学术论文3篇。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Optimal proportional reinsurance and investment under partial information
部分信息下的最优比例再保险和投资
  • DOI:
    10.1016/j.insmatheco.2013.07.004
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Insurance: Mathematics and Economics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xingchun Peng;Yijun Hu
  • 通讯作者:
    Yijun Hu

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其他文献

带利率和常数红利边界的对偶风险模型的研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁海丽;胡亦钧
  • 通讯作者:
    胡亦钧
调速阀建模及仿真分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    液压与气动
  • 影响因子:
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  • 作者:
    袁海丽;冀宏;高名乾;张建军;范帅
  • 通讯作者:
    范帅

其他文献

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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

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          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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