短期聚合风险模型.ppt
《短期聚合风险模型.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《短期聚合风险模型.ppt(73页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、第三章 短期聚合风险模型,风险理论,第一节 短期聚合风险模型的概念,设N是给定时期中风险事故发生次数,Xi 是第 i次风险事故的损失,则这一时期的总损失为 S=X1+X2+XN 一般情况下,风险事故发生次数N为随机变量,因此短期聚合风险模型表现为一个随机过程。,第二节 短期聚合风险模型的特点,短期个别风险模型与短期聚合风险模型的区别:假设有10个风险载体,标号分别为#1、#2、#10。在1年内共发生5次损失事故。第 i 次事故 1 2 3 4 5 损失 0.65 1.24 1.19 0.30 2.47 风险载体标号#7#2#3#5#7 试计算总损失量S。,第二节 短期聚合风险模型的特点,个体模
2、型:S=X1+X2+X10其中 Xi为第i个风险载体的损失量。S=第1号个体损失+第2号个体损失+第10号个体损失=0+1.24+1.19+0+0.30+0+(0.65+2.47)+0+0+0=5.85,聚合模型:S=X1+X2+X5其中 Xi为第i次事故导致的损失量;S=第1次事故损失+第2次事故损失+第5次事故损失=0.65+1.24+1.19+0.30+2.47=5.85,教材短期个体风险模型书后练习1(参见课件第2章),X=抛5次硬币获得的正面朝上数;Y=抛X个骰子获得的点数;求:EY和VarY,解1:利用短期个体风险模型,理解为:分别抛5个硬币,对于所抛的每个硬币,如果朝向就抛一个骰
3、子,记下点数W。于是 Y=W1+W2+W3+W4+W5。其中,Wi是第i个硬币朝上时抛骰子所获得的点数。W=IB,I=硬币朝上的值(0或1),q=Pr(I=0)=Pr(I=1)=1/2 B=骰子的点数(16),P(B=j|I=1)=1/6,j=1,2,6=EB|I=1=(1+2+3+4+5+6)/6=7/2 EB2|I=1=(1+4+9+16+25+36)/6=91/6 2=VarB|I=1=35/12 EY=5q=5(7/2)(1/2)=35/4 VarY=5q(1-q)+2q=5(47/4)(1/2)(1/2)+(35/12)(1/2)=1085/48,解2:利用短期聚合风险模型,第三节
4、总损失S的分布,X的k阶原点矩为 pk=EXk;X的矩母为Mx(t)=EetX;N的矩母为MN(t)=EetN;S的矩母为MS(t)=EetS;ES=EES|N=EENi=1Xi|N=ENEXi=ENp1=p1EN;VarS=EVarS|N+VarES|N=ENvarX+VarNEX=ENVarX+VarN(E X)2=(p2-p12)EN+p12VarN;,第三节 总损失的分布,练习1,设理赔次数N服从几何分布,即 Pr(N=n)=pqn;n=0,1,2,其中,p=1-q,0q1。试用个体损失X的矩母表示总损失S的矩母。,解,MN(t)=EetN=n=0etnPr(N=n)=n=0 p(qe
5、t)n=p n=0(1-qet)(qet)n/(1-qet)=p/(1-qet)MS(t)=MN(lnMX(t)=p/(1-q exp(lnMX(t)=p/(1-qMX(t),全概率=1,第三节 总损失S的分布,S的概率分布为:,例题,某风险载体在确定期间发生0、1、2、3次损失事故的概率分别为0.1、0.3、0.4和0.2。损失量答1、2和3的概率分别为0.5、0.4和0.1。计算总损失量的分布。N:0,1,2,3 X:1,2,3 N=n 0 1 2 3 X=x 1 2 3 fN(n)0.1 0.3 0.4 0.2 fX(x)0.5 0.4 0.1,解,N:0,1,2,3 X:1,2,3 N
6、=n 0 1 2 3 X=x 1 2 3 fN(n)0.1 0.3 0.4 0.2 fX(x)0.5 0.4 0.1因N最大为3,X最大为3,所以S最大为9。fS(x)=Pr(S=x)=n=0,1,2,3f*n(x)fN(n)f*n(x)=Pr(X1+X2+Xn=x)=all yx Pr(X1+X2+Xn-1+Xn=x|Xn=y)Pr(Xn=y)=all yx f*(n-1)(x-y)f(y)特别地,f*0(x)=Pr(0=x)当且仅当x=0时,f*0(0)=1 f*1(x)=Pr(X1=x)f*2(x)=Pr(X1+X2=x)f*3(x)=Pr(X1+X2+X3=x),例题(续),练习1,N
7、服从几何分布,即 Pr(N=n)=pqn,n=0,1,2,p=1-q,00试证明:MS(t)=p+q p/(p-t),答案,答案(续),0的矩母,指数分布(=p)的矩母,第四节 N的分布的选择,事故发生次数N的分布 对于EN=VarN的情形,选N服从泊松分布;对于VarNEN的情形,选N服从负二项分布.(1)对于N服从泊松分布的情形:称S服从复合泊松分布 ES=EES|N=EX=p1 VarS=VarES|N+EVarS|N=VarN EX+EN VarX=(EX)2VarN+VarXEN=p12+(p2-p12)=p2,当S复合泊松时:ES=p1VarS=p2,第四节 N的分布的选择,当S服
8、从复合 泊松分布时,MS(t)=MN(lnMX(t)=exp(elnMx(t)-1)=exp(MX(t)-1),第四节 N的分布的选择,(2)N服从参数为的泊松分布,而的概率密 度为 u(),0 则 EN=EEN|=E;VarN=EVarN|+VarEN|=E+Var。MN(t)=E(etN)=EEetN|=Eexp(et-1)=M(et-1),练习2,对于总损失量S=X1+X2+XN,已知1)X的分布为 x f(x)1 p 2 1-p2)服从泊松分布,参数为1/p;3)当=时,N服从泊松分布,参数为;4)N与Xi 相互独立;5)Var(S)=19/2求:p。,答案,Var(S)=Var(E(
9、S|)+E(Var(S|)=Var(p1)+E(p2)=(p1)2Var()+p2E()p1=(1)(p)+(2)(1-p)=2-p;P2=(1)2(p)+(2)2(1-p)=4-3p;Var()=1/p;E()=1/p,答案(续),(2-p)2(1/p)+(4-3p)(1/p)=19/2p2-16.5p+8=0(p-16)(p-0.5)=0p=16(舍),p=1/2,第五节 X的分布的选择,因为,第五节 X的分布的选择,可见,X的分布的选择将决定卷积运算的难度和复杂程度。所以,应当尽量选择方便卷积运算的分布。通常选择X为离散型随机变量。,第六节 复合泊松分布的性质,从上节的讨论看,通常选择X
10、为离散性随机变量将方便运算;对于N服从泊松分布的情况,我们可以有哪些方法计算呢?1)卷积法;2)利用复合泊松分布的一些特性(本节介绍);3)其他方法。,第六节 复合泊松分布的性质,定理:如果S1、S2、Sm是相互独立随机变量,Si是参 数、分布函数Fi(x),(i=1,2,m)的复合泊松分布随机变 量。则,S=S1+S2+Sm 是复合泊松分布随机变量,且其 参数和分布函数分别为,定理证明,思考题,本定理中,请选择:1)Fi(x)是哪个随机变量的分布函数?2)F(x)是哪个随机变量的分布函数?3)i 是哪个随机 变量的泊松分布参数?4)是哪个随机 变量的泊松分布参数?(A)总损失S(B)Si对应
11、的个体损失X(C)S对应的个体损失X(D)Si 对应的损失次数N(E)S 对应的损失次数N,答案,本定理中,1)Fi(x)是什么随机变量的分布函数?答:Si对应的个体损失X(B)2)F(x)是哪个随机变量的分布函数?答:S对应的个体损失X(C)3)i 是哪个随机 变量的泊松分布参数?答:Si对应的损失次数N(D)4)是哪个随机 变量的泊松分布参数?答:S对应的损失次数N(E),要点,由于总损失S的分布性质通常难以直接描述,所以当S服从复合泊松分布时,就用其对应的损失次数N的参数、个体损失X的分布函数来描述S的分布性质。,练习3,S1服从复合泊松分布,参数为=3,f(1)=f(2)=f(3)=1
12、/3;S2服从复合泊松分布,参数为=2,f(1)=f(2)=1/2;求S1+S2分布对应的f(2)。,答案,根据本章定理,f(x)=(i/)fi(x)f(1)=(3/5)(1/3)+(2/5)(1/2)=2/5;f(2)=(3/5)(1/3)+(2/5)(1/2)=2/5;f(3)=(3/5)(1/3)+(2/5)(0)=1/5.,练习4,S为总损失量,损失次数N的概率分布为:N=n Pr(N=n)0 0.5 1 0.25 2 0.25 损失量服从泊松分布(参数为2)。求S的方差。,答案,Var(S)=E(N)Var(X)+(E(X)2Var(N)E(N)=(0)(0.5)+(1)(0.25)
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 短期 聚合 风险 模型
链接地址:https://www.31ppt.com/p-6138523.html