具有一般内幕信息的保险人的鲁棒最优投资与风险控制
数值分析
2022-07-15 v2 数值分析
摘要
本文研究在模型不确定性下，拥有金融市场和保险市场内幕信息的保险人的鲁棒最优投资与风险控制问题。金融资产过程和保险风险过程均假设为非常一般的跳跃扩散过程。内幕信息为最一般的形式而非初始扩张型。我们利用前向积分理论给出鲁棒最优策略的前半刻画，并将预期随机微分博弈问题转化为非预期随机微分博弈问题。然后我们采用随机最大值原理获得鲁棒策略的完整刻画。我们通过 Malliavin 微积分讨论保险人“小”和“大”两种典型情形。对于“小”保险人，我们在连续情形下获得闭式解，在含跳跃情形下获得半闭式解。对于“大”保险人，我们将问题化简为二次倒向随机微分方程（BSDE），并在无模型不确定性的连续情形下获得闭式解。我们讨论了模型不确定性、内幕信息和“大”保险人对最优策略的一些影响。
引用
@article{arxiv.2207.04052,
title = {Robust optimal investment and risk control for an insurer with general insider information},
author = {Chao Yu and Yuhan Cheng and Yilun Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04052},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2207.03738