金融保险风险模型研究
1970-1
首都经济贸易大学出版社
聂高琴
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社会发展离不开数据，而数据必须使用统计方法来加以分析。自威廉·配第《政治算术》始，历史上几乎每一次对社会经济发展的深刻理解都是建立在统计分析方法变革的基础上的。正是这种变革所提供的各种数据分析工具加深了人们对社会经济本质的理解，使得人们的认识能够还原真实世界并与之无限接近。统计学数百年的发展历经两次方法上的“革命”：从最初不完整的全面调查方法到大样本统计推断，是统计方法的第一次革命；以大样本统计推断方法为基础，进一步发展出小样本统计推断方法，是统计方法的第二次革命。这两次革命都是立足于用样本数据推断总体特征这一思想，而抽样误差的干扰导致统计方法日益复杂，使其应用受到限制。目前，以数据挖掘方法为代表的统计学的第三次革命即将到来。数据挖掘是在继承已有统计理论的基础上，与计算机技术紧密结合，充分发挥计算机运算速度快、存储量大的特点，将统计方法从抽样推断向海量数据分析推进，是统计学、计算机技术、仿真计算、机器学习、人工智能甚至哲学思想相融合的新学科，体现了科学发展“螺旋式上升”的哲学内涵。统计学的发展过程不只是方法上的创新过程，更是一个统计学应用领域不断拓展的过程。从宏观经济计量、宏观经济统计分析，到涵盖消费、收入分配、投资、对外贸易等领域的宏观经济统计专题分析、博弈论等传统经济统计学以及国民经济核算等，再到如今在金融统计、财政统计、精算与风险管理、管理统计或商务统计（含企业微观统计、微观金融、微观核算、微观经济计量等）、市场调查、数据挖掘、质量控制与试验设计等社会经济生活方方面面的广泛应用，统计学的思想和方法无处不绽放出闪耀的光芒，为引领人类社会朝着客观、公平、公正的方向发展提供了必不可少的工具，同时也为政策制定和决策提供了广泛而坚实的数据基础。
《金融保险风险模型研究》主要利用概率论、随机过程以及随机控制的知识，讨论了金融保险中几类风险模型的破产问题。对破产概率的上界、破产前最大盈余和破产时赤字的分布、破产时罚金折现期望函数的性质以及最小化破产概率的新风险业务的最优比例进行了分析，并考察了利率因素、红利因素对破产概率的影响。
聂高琴，女，1979年1月生，安徽人，理学博士，2006年毕业于华中科技大学数学系，现在首都经济贸易大学统计学院任教。自2001年以来，一直从事概率统计专业的学习与研究工作，主要致力于概率统计在风险理论方面的应用研究，先后在国内外期刊上发表学术论文十余篇。
1 绪论1.1 研究目的和意义1.2 研究背景和方法1.3 本书研究内容2 随机保费率下带干扰的风险模型2.1 模型的引入2.2 破产概率的一般公式与指数上界2.3 破产前的最大盈余及破产时的赤字分布3 Erlang（2）风险模型的罚金函数3.1 带常利率的：Erlang（2）风险过程3.2 具有红利界限的Erlang（2）风险模型4 马氏环境下的Cox风险模型4.1 预备知识4.2 常利率下的Cox风险过程4.3 带干扰且保费依赖于索赔强度的Cox风险模型4.4 双险种且Cox相关的风险过程5 时间相依索赔下风险模型的罚金函数模型的罚金函数5.1 微积分方程和Erlang变换5.2 数值结果6 常利率下最小化破产概率的新业务最优比例6.1 模型与主要结果6.2 数值例子参考文献后记
1.1 研究目的和意义 在日益繁荣的现代社会，人类生活面临着诸多现实存在和潜在的各种风险。尽管人们无法预测或完全防范风险的发生，但可以通过购买保险来转移和分散风险。保险公司就是以承担风险、调节风险为主要业务的金融企业，其本身具有高风险特征。风险对于保险公司而言，是一把双刃剑，处理得当就意味着滚滚利润；一旦失控，公司将陷入破产深渊。为了能够持续盈利，更为了永久生存，保险公司必须不断磨砺自身管理风险的技能，以避免灾难性的损失；但同时还要承担更多的风险，拓展业务。因此，保险公司作为给他人提供保险保障的专业机构，对自身所经营风险进行正确和全面的认识是保障公司稳定经营的前提，其自身的风险管理无疑对公司的财务稳定和长远发展有着极其重要的意义。 风险理论是当今精算界和数学界研究的热门课题，是经营者和决策者对风险进行定量分析和预测的一般理论，其来源于保险公司的可行性研究。风险理论主要是利用概率论和随机过程的知识，处理保险事务中的随机风险模型，进而定量分析破产风险，为保险公司提供早期的预警系统，以提高保险业的经营管理能力和自身的竞争力。风险理论的核心内容是研究保险公司的破产问题，该问题的研究有其深刻的应用背景。在保险实务中，破产概率已成为衡量保险公司偿付能力的重要指标，是评估保险机构金融风险及其重要性的尺度。破产问题是保险公司业务经营和风险管理面对的重要问题，历来是保险公司极其重视的。因此，研究破产问题的风险理论，是防范和化解金融风险的重要理论依据，是保险公司度量风险的理论基础，对保险公司的稳定经营有着重要的指导意义。
