分布不确定条件下的再保险稳健自留额

提出了在索赔分布信息不完全的条件下,确定再保险自留额的一类稳健优化方法。通过使用KL散度(Kullback-Leibler Divergence)作为分布信息模糊性的度量,对成数再保险和停止-损失再保险这两类常见的分保模式构建了基于稳健性思想的极小-极大随机规划模型,并对两类模型给出了统一的求解算法。通过随机模拟和数值计算,验证了模型和算法的有效性,并比较了两类再保险模式的优劣。