指数分布下注资与障碍分红策略的复合泊松风险模型

本文主要探讨了"带注资与障碍分红策略的复合泊松风险模型"这一主题，由郭鹏、于文广和张志民三位作者合作完成，发表在中国科技论文在线上。该研究关注的是保险公司经营中的风险管理问题，特别是在盈余水平的观测方面。模型假设盈余观测仅限于离散时间点，并且观测间隔时间遵循指数分布。这种特殊的设定使得模型更贴近实际保险业务中可能遇到的间歇性数据情况。 文章的核心内容是将资本注入策略（periodic capital injection strategy）和障碍分红策略（barrier dividend strategy）融入传统的复合泊松风险模型中。通过这些策略，研究人员旨在提供一种更为精细的方式来评估和管理保险公司面临的风险。模型的关键工具包括Gerber-Shiu函数，这是一种衡量保险公司未来破产成本的重要指标，它考虑了未来的赔付过程和时间价值。 此外，文中还提出了期望折现注资函数（expected discounted capital injection function）和期望折现分红函数（expected discounted dividend function），这两个函数用于量化公司通过注资和分红策略对风险的控制效果。它们有助于决策者理解和优化公司的资本管理和分红政策，以保持公司的财务稳健性和稳定性。 总结来说，这篇首发论文在保险业风险建模领域具有重要价值，它不仅提供了新的风险分析框架，而且为保险公司制定有效风险应对措施提供了理论支持。通过结合指数分布的观察时间和复合泊松过程，本文的工作对于理解和管理保险公司的长期财务风险具有显著的实际应用意义。