1 Lista 6 1. LISTA Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%.

Podobne dokumenty
1 Lista 6 1. LISTA Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%.

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M =

2. (8 punktów) 3. (8 punktów) 4. (8 punktów) 5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

3 Ubezpieczenia na życie

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach. a) (6 pkt.) oblicz intensywno± pªaconych skªadek;

= µ. Niech ponadto. M( s) oznacza funkcję tworzącą momenty. zmiennej T( x), dla pewnego wieku x, w populacji A. Wówczas e x wyraża się wzorem: 1

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

MUMIO Lab 6 (składki, kontrakt stop-loss)

Informatyka. z przedmiotu RACHUNEK PRAWDOPODOBIE STWA

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo

Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/

E. Sadowska-Owczorz Statystyka i probabilistyka - zadania kwiecie«2018

Zadania z rachunku prawdopodobie«stwa

Wielomiany. El»bieta Sadowska-Owczorz. 19 listopada 2018

1. Niech g(t) oznacza gęstość wymierania, od momentu narodzin, pewnej populacji mężczyzn. Demografowie zauważyli, że po drobnej modyfikacji: =

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

Stacjonarne szeregi czasowe

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

Elementy teorii przeżywalności

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

Rozwini cia asymptotyczne dla mocy testów przybli»onych

Ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym Zadanie 1 Procent składany

XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.

Statystyka opisowa. Wykªad II. Elementy statystyki opisowej. Edward Kozªowski.

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Przeksztaªcenia liniowe

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Ekonometria Bayesowska

Ekonometria Bayesowska

Elementarna statystyka Test Istotno±ci (Tests of Signicance)

MODELE LINIOWE i MIESZANE

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

Ekonometria. wiczenia 2 Werykacja modelu liniowego. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Matematyka dyskretna dla informatyków

Tablice wzorów z probabilistyki

LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r.

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Elementarna statystyka

Składki i rezerwy netto

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Wektory w przestrzeni

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Zadania. 4 grudnia k=1

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

Informacje pomocnicze

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Obliczanie skãladek ubezpieczeniowych. oznaczaj ac, dãlugo s c _zycia noworodka. De nicja 1 Czas prze_zycia T(x) dla x-latka okre slony jest wzorem

Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch proporcji (Two-sample problem: comparing two proportions)

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e ,

Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Prawdopodobieństwo i statystyka

Indeksowane rodziny zbiorów

Ubezpieczenia na życie

Ekonometria Bayesowska

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r.

Rachunek ró»niczkowy funkcji jednej zmiennej

Funkcje wielu zmiennych

S k = R 1 q k + R 2 q k R k 1 q 2 + R k q.

Wykªad 6: Model logitowy

Algebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak

Matematyka ubezpieczeń życiowych r.

LXII Egzamin dla Aktuariuszy z 10 grudnia 2012 r.

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 5 Kalkulacja sk ladki netto I

Proste modele o zªo»onej dynamice

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

INSTRUMEWNTY FINANSOWE umożliwiające pomoc rolnikom w usuwaniu skutków niekorzystnych zjawisk atmosferycznych

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Surowiec Zużycie surowca Zapas A B C D S 1 0,5 0,4 0,4 0, S 2 0,4 0,2 0 0, Ceny x

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:

Metody dowodzenia twierdze«

Dynamiczne wªasno±ci algorytmu propagacji przekona«

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

LXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2016 r.

Interpolacja funkcjami sklejanymi

Ekonometria. wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Estymacja parametru gªadko±ci przy u»yciu falek splajnowych

Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

XXXX Egzamin dla Aktuariuszy z 9 października 2006 r.

Transkrypt:

1. LISTA 6 1 1 Lista 6 1.1 Obliczy JSN renty z doªu dla (30)-latka na 3 lata w wysoko±ci 3000. Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%. 1.2 Obliczy JSN dla nast puj cej renty dla (30)-latka: je±li»yje on pod koniec pierwszego roku wypªata wynosi 1000, je±li»yje pod koniec drugiego roku wypªata wynosi 3000, je±li»yje on pod koniec trzeciego roku wypªata wynosi 6000. Obliczenia zrobi dla TT -PL97m oraz i = 4%. Porówna z wynikiem zadania 1.1. 1.3 Poda wzór na aktuarialn obecn warto± dla (30)-latka dla nast puj cego ubezpieczenia rentowego: (i) 1000 na koniec ka»dego miesi ca w wieku 30 do 40 lat, (ii) 2000 na koniec ka»dego miesi ca w wieku 40 do 50 lat, (iii) 5000 na koniec ka»dego miesi ca w wieku 50 do 60 lat, Poda dokªadny wynik dla TT -PL97m oraz i = 4%. 1.4 Zakªadaj c HU, obliczy Ā45, wiedz c,»e ä 45 = 19.864 oraz A 45 = 0.42143. 1.5 Pokaza,»e ā x:n obliczone dla staªego nat»enie ±miertelno±ci µ i sile stopy procentowej δ jest równe ā n obliczone przy sile stopy procentowej δ + µ. 1.6 Zaªó»my,»e Y jest obecn warto±ci renty na caªe»ycie wypªacaj c 1 na rok dla (x)-latka. Dane jest ä x = 10 przy i = 1/24 = e δ 1, ä x = 6 przy i = e 2δ 1. Oblicz wariancj Y. 1.7 Udowodni nast puj ce zwi zki dotycz ce jednorazowej skªadki netto terminowej renty z doªu a x:n = ä x:n 1 + A 1 x:n, ä x:n = 1 + a x:n 1, a x:n = vä x:n A1 x:n,

2 1.8 [EdA26.10.96] Czterdziestoletnia osoba zaci gn ªa kredyt na 10 lat, z roczn rat w wysoko±ci r spªacan w formie renty ci gªej z oprocentowaniem δ. Dla pokrycia dªugu wystawiono polis daj c w momencie ±mierci dªu»nika wypªat równ pozostaªej kwocie dªugu. Przyjmuj c t sam stop procentow δ wska» formuª wyznaczaj c jednorazow skªadk netto za t polis. [Odp. (A) (r/δ)(ā1 40:10 + v 10 10 p 40 ), (B) (r/δ)(ā1 40:10 v 10 10 p 40 ), (C) (r/δ)(ā1 40:10 v 10 10 q 40 ), (D) (r/δ)(a 1 v 10 10 q 40 ), 40:10 (E) (r/δ)(a 1 + v 10 10 q 40 ).] 40:10 1.9 Niech Y b dzie obecn warto±ci renty do»ywotniej dla 70-latka, gwarantuj cej mu wypªat 100 na pocz tku ka»dego roku. Obliczy Var(Y ) je±li wiadomo,»e A 69 = 0.55211, 2 A 69 = 0.34022, p 69 = 0.97, v = 0.95. 1.10 x-latek kupuje ubezpieczenia na»ycie pªatne na koniec roku ±mierci na 2-lata. Przy zawarciu umowy pªaci Π, a jesli prze»yje pierwszy ro pªaci Π/2. Zakªadaj c,»e skªadka jest netto, oblicz Π, wiedz c,»e: przyszªy czas»ycia ma rozkªad de Moivre'a z ω = 100, i = 4. 1.11 Oblicz P x, je±li T 0 ma rozkªad wykªadniczy z g sto±ci (1/100)e x/100, x 0 oraz x = 40. 1.12 Udowodni P (Āx) = δāx. 1 Āx 1.13 W przypadku jednostkowej polisy na caªe»ycie opªacanej skªadk o staªej intenysno±ci (powiedzmy Π, caªkowita strata ubezpieczyciela gdy ubezpieczony umrze w chwili t wynosi l(t) = v t Πā t. Wykaza,»e l(0) = 1, jest funkcja malej c i lim t l(t) = Π/δ. Wywnioskowa st d,»e istniej dokªadnie jeden moment t 0, taki,»e caªkowita strata uezpieczyciela wynosi 0, przed tym momentem jest dostatnia a po nim ujemna.

2. LISTA 7 3 2 Lista 7 2.1 Deniujemy nast puj ce modele. [1] Rozkªad»ycia osoby nowourodzonej ma dystrybuant : F 1 (x) = 0.01x, 0 x < 100, 1, x 100. [2] Kwota odszkodowania pªacona w dolarach za szkod automobilow ma dystrybuant : { F 2 (x) = 1 ( x+2000) 3, x 0. [3] Liczba szkód na polis w jednym roku ma dystrybuant : 0.5, 0 x < 1, 0.75, 1 x < 2, F 3 (x) = 0.87, 2 x < 3, 0.95, 3 x < 4, 1, x 4. [4] Wielko± odszkodowania za bª dy lekarskie ma rozkªad { F 4 (x) = 1 0.3e 0.00001x, x 0. [5] Alternatywny model przyszªego czasu»ycia z [1]. Funkcja prze-»ycia jest dana wzorem { 1 0.01, 0 x < 50, S 5 (x) = 1.5 0.02x, 50 x < 75 Podada funkcje g sto±ci dla rozkªadów z modeli [1] do [5]. Obliczy ±redni, odchylenie standardowe, sko±no± i kurtoz dla rozkªadu z modelu [1].

4 Rozkªad szkody w ubezpieczeniu samochodowym jest dany (wielko± szkody i w nawiasie prawdopodobie«stwo): 100 (0.4), 500 (0.2), 1000 (0.2), 2500 (0.1), 10000 (0.1). Obliczy funkcj prawdopodobie«stwa oraz warto± oczekiwan nadwy»ki straty (excess of loss) i wielko±ci Y L stop loss (lub cenzorowana z lewej po przesuni ciu) je±li d = 750. Wsk. e(d) = E (X d X > d) oraz E Y L = E (X d) +. Oblicz e(x) i E Y L dla modelu [1]. Próba prosta rozmiaru 10 ma dwie szkody w wysoko±ci 400, siedem szkód 800, jedna 1600. Oszacowa empiryczn sko±no± pojedynczej szkody. Wielko±ci szkód s 100, 200, 300, 400, 500 odpowiednio z prawdopodobie«stwami: 0.05, 0.20, 0.50, 0.20 i 0.05. Obliczy sko±no± i kurtoz. Dla modelu [2] obliczy Q 0.5 and Q 0.8. x 1 obliczy wielko± mo- Dla dystrybuanty F (x) = 1 x 2, daln, ±redni i median. Policzy VaR α (X) oraz TVaR α (X) dla rozkªadu wykªadniczego. Pokaza,»e rozkªady: Poissona, dwumianowy i ujemny dwumianowy nale» do klasy (a, b, 0). Dla ka»dego z nich pokaza p 0, a, b. Napisa funkcje charakterystyczn rozkªadu normalnego N (µ, σ 2 ). Pokaza,»e VaR α (X) ma nast puj ce wªasno±ci: monotoniczno± X Y implikuje VaR α (X) VaR α (Y ). dodatnia jednorodno± VaR α (cx)= c VaR α (X). niezmienniczo± na przesuni cia VaR α (X + c)= VaR α (X) + c. Je±li X N (µ, σ 2 ), to VaR α (X) = µ + σφ 1 (α). Wielko± szkody po»arowej zale»y od czasu T = t trwania po-»aru, i wyra»a si wzorem a(e bt 1). Pokaza,»e jesli T ma rozkªad wykªadniczy, to wielko± szkody ma rozkªad Pareto. Poda wspóªczynniki rozkªadu. Z próby 1000 polis zdrowotnych oszacowano,»e 1300 jest ±redni rocznych korzy±ci wypªaconych z polisy, z odchyleniem standardowym 400. Na nast pny rok spodziewane jest,»e zostanie podpisanych 2500 kontraktów. Przy u»yciu centralnego twierdzenia

2. LISTA 7 5 granicznego oszacowa prawdopodobie«stwo,»e wypªacone korzy- ±ci b d wi ksze ni» 101% oszacowanej ±redniej.