Estimación de la función de penalización descontada esperada en un modelo de riesgo de seguro de Poisson compuesto con ingresos mixtos de primas
Autores: Wang, Yunyun; Yu, Wenguang; Huang, Yujuan; Yu, Xinliang; Fan, Hongli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Estimación de la función de penalización descontada esperada en un modelo de riesgo de seguro de Poisson compuesto con ingresos mixtos de primas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Seguro
Modelo de riesgo
Ingresos por primas
Proceso compuesto de Poisson
Expansión de series de Fourier-coseno
Estimación.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, consideramos un modelo de riesgo de seguros con ingresos de primas mixtas, en el que se consideran tanto ingresos de primas constantes como ingresos de primas estocásticas. Suponemos que el proceso de ingresos de primas estocásticas sigue un proceso de Poisson compuesto y que los tamaños de las primas están distribuidos de forma exponencial. Se propone un nuevo método para estimar la función de penalización descontada esperada mediante una expansión en series de Fourier-coseno. Mostramos que la estimación es fácil de calcular y tiene una rápida tasa de convergencia. También se proporcionan algunos ejemplos numéricos para mostrar las buenas propiedades de la estimación cuando el tamaño de la muestra es finito.
Descripción
En este documento, consideramos un modelo de riesgo de seguros con ingresos de primas mixtas, en el que se consideran tanto ingresos de primas constantes como ingresos de primas estocásticas. Suponemos que el proceso de ingresos de primas estocásticas sigue un proceso de Poisson compuesto y que los tamaños de las primas están distribuidos de forma exponencial. Se propone un nuevo método para estimar la función de penalización descontada esperada mediante una expansión en series de Fourier-coseno. Mostramos que la estimación es fácil de calcular y tiene una rápida tasa de convergencia. También se proporcionan algunos ejemplos numéricos para mostrar las buenas propiedades de la estimación cuando el tamaño de la muestra es finito.