保险与金融中一类多元重尾风险过程的大偏差
概率论
2021-05-12 v1
摘要
现代风险建模方法处理多分量向量。这些分量可以是例如金融工具收益或保险组合中不同业务线的损失。主要问题之一是判断向量各分量之间是否存在某种依赖关系，如果存在，应使用何种依赖结构进行准确建模。我们研究了一类在尾部衰减率上具有非参数形状约束的重尾多元随机向量。该类包含例如尾部处于中间重尾 regime 的椭圆分布，其中包括Weibull和lognormal型尾部。本研究推导了随机游走尾部事件的渐近近似。进而，在本质上极小假设下获得了完整的大偏差原理。作为一个应用，得到了保险与金融中广泛使用的一类配额共享(QS)风险分担方案的优化方法。
引用
@article{arxiv.2103.11707,
title = {Large deviations for a class of multivariate heavy-tailed risk processes used in insurance and finance},
author = {Miriam Hägele and Jaakko Lehtomaa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11707},
year = {2021}
}
备注
21 pages