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基于复合分数泊松模型的台风风暴潮债券定价 被引量:1
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作者 张勇 张节松 《江汉大学学报(自然科学版)》 2021年第6期34-41,共8页
为描述我国台风风暴潮发生时间间隔的记忆特性,采用一类新型风险模型——复合分数泊松模型刻画台风风暴潮风险,并研究台风风暴潮债券的定价问题。通过蒙特卡罗模拟方法,得到累积损失分布的概率解,并运用Wang两因素定价模型给出了我国台... 为描述我国台风风暴潮发生时间间隔的记忆特性,采用一类新型风险模型——复合分数泊松模型刻画台风风暴潮风险,并研究台风风暴潮债券的定价问题。通过蒙特卡罗模拟方法,得到累积损失分布的概率解,并运用Wang两因素定价模型给出了我国台风风暴潮灾害债券价格问题。结果表明:随着期限的增加,债券价格出现单调减、先增后减或单调增等多种变化趋势,与记忆参数密切相关。这为更准确地评估我国台风风暴潮巨灾风险及其债券的科学定价提供了理论支持。 展开更多
关键词 Mittag-Leffler分布 复合分数泊松过程 蒙特卡罗模拟 台风风暴潮债券
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南北地震带地震指数保险设计研究
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作者 张节松 赵绪涵 《灾害学》 CSCD 北大核心 2024年第4期61-67,共7页
地震指数保险是应对地震灾害损失的一种重要手段。然而,由于地震灾害低频率和强随机的特性,地震指数保险的赔付设计往往会面临基于单一地区样本量不足,基于全国范围又难以兼顾地区差异的难题,容易造成较高的基差风险。该文从地震活动的... 地震指数保险是应对地震灾害损失的一种重要手段。然而,由于地震灾害低频率和强随机的特性,地震指数保险的赔付设计往往会面临基于单一地区样本量不足,基于全国范围又难以兼顾地区差异的难题,容易造成较高的基差风险。该文从地震活动的空间特征着手,以南北地震带作为研究对象。在此基础上,引入分数泊松过程刻画地震发生频率,以克服传统假设难以捕捉地震活动周期性特征的问题。同时,使用GAMLSS模型刻画地震灾害损失的连续性特征,结合机器学习中的进化树算法离散化指数保险赔付结构,进一步提高预测模型的准确性与稳健性。实证结果验证了新型设计对于降低指数保险基差风险的优势,并为指数保险实际应用提供理论依据与优化方案。 展开更多
关键词 地震指数保险 南北地震带 分数泊松过程 GAMLSS 机器学习
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记忆性洪灾模型及其债券定价
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作者 张节松 张勇 《淮北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第1期13-18,共6页
洪涝灾害是我国频发的自然灾害之一,理论研究中通常采用传统的泊松过程刻画其发生次数,假定发生时间间隔具有无记忆性.以中国大陆地区洪涝灾害为研究对象,收集2006—2018年间共计89次洪涝灾害损失数据和每年洪涝灾害发生的次数数据.通... 洪涝灾害是我国频发的自然灾害之一,理论研究中通常采用传统的泊松过程刻画其发生次数,假定发生时间间隔具有无记忆性.以中国大陆地区洪涝灾害为研究对象,收集2006—2018年间共计89次洪涝灾害损失数据和每年洪涝灾害发生的次数数据.通过校正卡方检验,发现无记忆性假定难以捕捉洪涝灾害等待时间的实际特征,分数泊松过程具有更好的拟合性.在此基础上,利用风险中性定价原理给出记忆性洪灾债券的价格,这为准确的评估洪涝灾害风险及其连接债券的合理定价提供一定的理论基础. 展开更多
关键词 分数泊松过程 Mittag-Leffler分布 记忆性洪灾债券
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Backward Doubly Stochastic Differential Equations with Jumps and Stochastic Partial Differential-Integral Equations 被引量:5
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作者 Qingfeng ZHU Yufeng SHI 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2012年第1期127-142,共16页
Backward doubly stochastic differential equations driven by Brownian motions and Poisson process (BDSDEP) with non-Lipschitz coefficients on random time interval are studied. The probabilistic interpretation for the... Backward doubly stochastic differential equations driven by Brownian motions and Poisson process (BDSDEP) with non-Lipschitz coefficients on random time interval are studied. The probabilistic interpretation for the solutions to a class of quasilinear stochastic partial differential-integral equations (SPDIEs) is treated with BDSDEP. Under non-Lipschitz conditions, the existence and uniqueness results for measurable solutions to BDSDEP are established via the smoothing technique. Then, the continuous depen- dence for solutions to BDSDEP is derived. Finally, the probabilistic interpretation for the solutions to a class of quasilinear SPDIEs is given. 展开更多
关键词 Backward doubly stochastic differential equations Stochastic partialdifferential-integral equations Random measure Poisson process
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Some Large Deviation Results for Generalized Compound Binomial Risk Models 被引量:1
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作者 孔繁超 赵朋 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 2009年第6期1047-1053,共7页
This paper is a further investigation of large deviation for partial and random sums of random variables, where {Xn,n ≥ 1} is non-negative independent identically distributed random variables with a common heavy-tail... This paper is a further investigation of large deviation for partial and random sums of random variables, where {Xn,n ≥ 1} is non-negative independent identically distributed random variables with a common heavy-tailed distribution function F on the real line R and finite mean μ∈ R. {N(n),n ≥ 0} is a binomial process with a parameter p ∈ (0,1) and independent of {Xn,n ≥ 1}; {M(n),n ≥ 0} is a Poisson process with intensity λ > 0, Sn = ΣNn i=1 Xi-cM(n). Suppose F ∈ C, we futher extend and improve some large deviation results. These results can apply to certain problems in insurance and finance. 展开更多
关键词 generalized compound binomial risk model large deviations heavy-tailed distribu-tion ruin probability.
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