1、概率论与数理统计专业毕业论文 精品论文 复合 Poisson-Geometric风险模型的研究关键词：风险模型 Poisson Geometric 罚金折现期望函数 分红边界 可变保费摘要：经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、
2、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合 Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了 Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 P
3、oisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。正文内容经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均
4、值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合 Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望
5、函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了 Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程
6、的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风
7、险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推
8、广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大
9、于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折
10、现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric
11、过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾
12、了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我
13、们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往
14、往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚
15、金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometr
16、ic过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先
17、回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一
18、章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方
19、差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出
20、了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geome
21、tric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，
22、首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章
23、这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数
24、的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们
25、给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geo
26、metric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。经典风险模型中，理赔次数服从 Poisson过程，其均值等于方差，但事实上，理赔次数的方差往往大于均值，散度相对较大，在此背景下，本文利用大家熟悉的 Gerber-Shiu罚金折现期望函数这一重要工具研究了索赔次数为 Poisson-Geometric过程风险模型的相关问题(在国外这一模型又被称作 Polya-Aeppli风险模型)。 根据内容本文共分为以下三章： 第一章本章为绪
27、论，首先回顾了风险理论的发展、推广及一些相关学者的主要研究成果.然后回顾了复合Poisson-Geometric过程的相关知识，为第二章和第三章的内容做了准备。 第二章本章研究了带常数分红边界的复合 Poisson-Geometric风险模型。利用参考文献13中的思想，该模型为一平衡更新风险模型.我们给出了罚金折现期望函数满足的积分微分方程，进而证明了方程的解 mb，e(u)可以通过带分红边界的一般更新风险模型的罚金折现期望函数 mb(u)表示出来.然后我们通过无穷序列的形式得到了 mb(u)解的表达式.最后当索赔服从特定指数分布时讨论了Gerber-Shiu罚金折现期望函数的精确表达式。 第
28、三章这一章我们推广了复合 Poisson-Geometric风险模型，设保费是可变的，首先将该模型的保费推广为任意离散随机变量，研究了随机保费率下的破产概率的 Laplace变换表达式.然后研究了保单以 Poisson过程到达时，每张保单收取的保费为一个随机变量，累计索赔次数为 Poisson-Geometric过程的保费随机化的风险模型.对此模型用鞅论的方法讨论了破产概率及 Lundberg上界，然后研究了破产时的罚金折现期望函数所满足的积分方程，并在指数索赔分布下，得到了罚金折现期望函数及破产概率的精确表达式。特别提醒 ：正文内容由 PDF文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正
29、文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3锝檡骹笪 yLrQ#?0鯖 l壛枒l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛渓?擗#?“?# 綫 G刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb癳$F?責鯻 0橔 C,f薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
