Д.ф.-м.н. Андриенко В.А., Магистр факультета математики Науменко К. В. Одесский национальный университет им. И. И. Мечникова, Украина
Оценка вероятности банкротства страховой компании в классической модели риска
Классический процесс риска, описывающий эволюцию во времени капитала страховой компании, задается соотношением
где t – время; u – начальный резерв страховой компании; c – интенсивность поступления премий; – агрегированные выплаты требований к моменту
,
;
- независимые одинаково распределенные случайные величины (ущербы) с функцией распределения
и средним значением
,
при
;
– число выплат к моменту t (пуассоновский процесс с интенсивностью
).
Известно, что функция вероятности небанкротства на бесконечном интервале времени при начальном капитале u удовлетворяет интегральному уравнению:
(1)
Это уравнение является интегральным уравнением Вольтерра и допускает аналитическое решение только в частном случае показательного распределения страховых выплат [3]. Поэтому наша работа была посвящена численному нахождению
методом последовательных приближений, в частности мы рассматриваем гамма-распределение и распределение Вейбулла в качестве
. Как известно, правая часть уравнения Вольтерра (1) является оператором сжатия, поэтому оно имеет единственное решение, которое можно найти методом последовательных приближений Пикара.
В работе [1] показано, что для рассматриваемого уравнения Вольтерра (1) сжатие имеет место на каждой итерации с коэффициентом
(2)
На основании теоретически обоснованного в работе [1] метода последовательных приближений для решения уравнения вероятности неразорения нами была написана компьютерная программа на языке Basic, позволяющая находить численные значения решения этого уравнения для любых начальных параметров и функций распределения, отвечающим указанному условию для сжатия (2) на каждой итерации, с наперед заданной точностью.
Но поскольку численное решение этого уравнения является затратным по времени для современных персональных компьютеров для больших значений начального капитала, в работе были рассмотрены аппроксимации вероятности неразорения, такие как аппроксимации Беекмана-Боуэрса, Де Вильдера и диффузионная. Они строятся из иных соображений, нежели уравнение для вероятности неразорения, и позволяют находить приближенное значение вероятности неразорения с меньшими временными затратами.
Для аппроксимации Беекмана-Боуэрса [2]:
, (3)
где
.
Гамма-распределение имеет вид: .
В качестве функции , кроме оригинальной в этом случае функции гамма-распределения, нами использовалась также функция распределения Вейбулла.
Распределение Вейбулла имеет вид: .
Моменты ,
.
Функция распределения Вейбулла является обобщением частного случая гамма-распределения и тоже может быть использована для моделирования поступления требований к страховой компании.
При этом задача нахождения параметров распределения Вейбулла при известных математическом ожидании и дисперсии не является столь тривиальной, как для гамма-распределения. С помощью maple, мы решали систему уравнений, составленную на основании выражений для моментов функции распределения Вейбулла:
Результаты расчетов для различных начальных параметров, как значений вероятности неразорения , полученных численным решением уравнения Вольтерра с помощью компьютера, так и приближенных, полученных с помощью аппроксимаций, а также сравнение результатов между собой представлены в ряде примеров, один из них приведем здесь.
Пусть выплаты имеют распределение Вейбулла с математическим ожиданием , и дисперсией
. Пусть также
,
.Тогда первые три момента:
,
,
. В таблице приведены значения
, рассчитанные по методу последовательных приближений, значения при аппроксимациях, погрешность для этих аппроксимаций.
Капитал (u) |
Численное решение |
Аппроксимация Беекмана-Боуэрса |
Аппроксимация Беекмана-Боуэрса | ||
Вероятность неразорения |
Вероятность неразорения при функции гамма-распределения |
Относительная погрешность |
Вероятность неразорения при функции Вейбулла |
Относительная погрешность | |
500 |
0.87291 |
0.87242 | -0.056% |
0.87453 |
0.186% |
600 |
0.91007 |
0.91120 |
0.125% |
0.91267 |
0.285% |
700 |
0.93624 |
0.93805 |
0.193% |
0.93892 |
0.287% |
800 |
0.95457 |
0.95669 |
0.222% |
0.95711 |
0.266% |
900 |
0.96734 |
0.96968 |
0.242% |
0.96978 |
0.253% |
1000 |
0.97624 |
0.97875 |
0.256% |
0.97864 |
0.246% |
Капитал (u) |
Численное решение |
Диффузионная аппроксимация |
Аппроксимация Де Вильдера | ||
Вероятность неразорения |
Вероятность неразорения |
Относительная погрешность |
Вероятность неразорения |
Относительная погрешность | |
500 |
0.87291 |
0.89163 | -145% |
0.86930 | -0.413% |
600 |
0.91007 |
0.93052 | -247% |
0.90978 | -0.032% |
700 |
0.93624 |
0.95545 | -052% |
0.93772 |
0.159% |
800 |
0.95457 |
0.97143 | 1.767% |
0.95701 |
0.256% |
900 |
0.96734 |
0.98168 | 1.483% |
0.97033 |
0.309% |
1000 |
0.97624 |
0.98826 | 1.230% |
0.97952 |
0.335% |
На основании этих и других примеров можно сказать, что наиболее точной из рассмотренных аппроксимаций является аппроксимация Де Вильдера. Аппроксимация Беекмана-Боуэрса дает более точный результат с функцией гамма-распределения, чем с функцией распределения Вейбулла для небольших значений начального капитала, причем независимо от функции распределения выплат . Для больших значений начального капитала аппроксимация Беекмана-Боуэрса дает более точный результат с функцией распределения Вейбулла, чем с гамма-распределением. Наименее точные значения получаются при диффузионной аппроксимации. Полученные результаты позволяют планировать стратегию страховой компании в зависимости от величины начального капитала.
Литература: Автореф. дис.. канд. фіз.-мат. наук: 01.05.01 / Б.В. Норкін; Ін-т кібернетики ім. В.М.Глушкова НАН України. — К., 2006. — 19 с. — укp. Леоненко М.М., Мішура Ю.С., Пархоменко Я.М., Ядренко М.Й. Теоретико-ймовірнісні та статистичні методи в економетриці та фінансовій математиці. – Київ: Інформтехніка, 1995. – 380 с. Мельников А. В., Бойков А.В. Элементы страхового риск-менеджмента, Москва, Изд-во АФЦ, 2000. – 25 с