Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n



Podobne dokumenty
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

Funkcja generująca rozkład (p-two)

dla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:

01. dla x 0; 1 2 wynosi:

z przedziału 0,1 liczb dodatnich. Rozważmy dwie zmienne losowe:... ma złożony rozkład dwumianowy o parametrach 1,q i, gdzie X, wszystkie składniki X

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 stycznia 2005 r.

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Zadanie 1. są niezależne i mają rozkład z atomami: ( ),

Zadanie 1. Ilość szkód N ma rozkład o prawdopodobieństwach spełniających zależność rekurencyjną:

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

LIV Egzamin dla Aktuariuszy z 4 października 2010 r. Część III

Obligacja i jej cena wewnętrzna

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Niepewności pomiarowe

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

Twierdzenia graniczne:

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

Zadanie 1. O rozkładzie pewnego ryzyka X posiadamy następujące informacje: znamy oczekiwaną wartość nadwyżki ponad 20:

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Podstawy zarządzania finansami przedsiębiorstwa

Estymacja przedziałowa

1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Rozkład normalny (Gaussa)

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC)

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

1 Układy równań liniowych

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Bezrobocie. wysiłek. krzywa wysiłku pracownika E * płaca realna. w/p *

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Model ciągły wyceny opcji Blacka Scholesa - Mertona. Wzór Blacka - Scholesa na wycenę opcji europejskiej.

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 3. tel.: (061)

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

1.3. Największa liczba naturalna (bez znaku) zapisana w dwóch bajtach to a) b) 210 c) d) 32767

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Agata Boratyńska Statystyka aktuarialna... 1

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 października 2005 r. Część I. Matematyka finansowa

WYKŁAD nr 2. to przekształcenie (1.4) zwane jest przekształceniem całkowym Laplace a

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Transkrypt:

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam rozkład wykładiczy z warością oczekiwaą rówą jede. Niech dla każdej liczby auralej : Ψ ( u) = & Pr( U 0 < 0 U < 0 U < 0... U < 0U 0 = u) ozacza fukcję (zmieej rzeczywisej u) prawdopodobieńswa ruiy w ciągu pierwszych okresów czasu. Jase jes że: Ψ ( u ) = exp( ( u + c) ). Sosując odpowiedi wzór rekurecyjy wyzaczoo asępe wyrazy ciągu fukcji kóre dla u 0 okazały się mieć posać: Ψ ( u ) = exp( ( u + c) ) + ( u + c) exp( ( u + c) ) ( u + c)( u + c) Ψ ( u ) = exp( ( u + c) ) + ( u + c) exp( ( u + c) ) + exp( ( u + c) ) Zajdź posać fukcji Ψ 4 ( u). Przy założeiu że c = jej warość w pukcie u = wyosi: 5 Ψ 4() = exp( ) + exp( ) + 4exp( 4) + exp( 5) 8 Ψ 4() = exp( ) + exp( ) + 4exp( 4) + exp( 5) 4 Ψ 4() = exp( ) + exp( ) + 4exp( 4) + exp( 5) 8 Ψ 4() = exp( ) + exp( ) + 4exp( 4) + exp( 5) 6 Ψ 4() = exp( ) + exp( ) + 4exp( 4) + exp( 5)

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam rozkład wykładiczy z warością oczekiwaą rówą jede. Jeśli paramery procesu wyoszą: c = l u = 6l o prawdopodobieńswo ruiy w ieskończoym horyzocie czasu wyosi: 8 8 6 6

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy klasyczy proces adwyżki z zerową adwyżką począkową U = c gdzie: () S N () c jes sumą składek zgromadzoych do momeu N jes procesem Poissoa z paramerem iesywości λ () S = Y i jes sumą warości pierwszych szkód i= warości szkód Y Y... są i.i.d iezależe od procesu N O rozkładzie warości pojedyczej szkody wiemy ylko yle że: Pr( Y [ 0] ) = E( Y ) =/ 5 Wobec ego warość oczekiwaa deficyu w momecie ruiy (pod warukiem że do ruiy dojdzie) może przyjmować róże warości. Przedział kóry zawiera wszyskie e warości (i ic poado) jes posaci: Y ( ) 0 5 5 5 0 5 5

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 4. Niech dla kierowcy posiadającego rocze ubezpieczeie OC oraz AC: N ozacza liczbę wypadków skukujących w szkodach z obu ubezpieczeń N O ozacza liczbę wypadków skukujących w szkodach ylko z OC N A ozacza liczbę wypadków skukujących w szkodach ylko z AC. Przy daej warości paramerów ryzyka ( Λ Θ) charakeryzujących kierowcę zmiee e są warukowo iezależymi zmieymi losowymi o rozkładach Poissoa z warościami oczekiwaymi rówymi odpowiedio: E(N Λ Θ) = Λ E( N O Λ Θ) = Λ 4 E( N A Λ Θ) = Λ + Θ Rozkład paramerów ryzyka ( Λ Θ) w populacji kierowców posiadających rocze ubezpieczeie OC oraz AC charakeryzuje się ym że: ( Λ Θ) są iezależe E( Λ ) = Var ( Λ ) = 0 500 E( Θ ) = Var ( Θ ) = 40 000 Kowariacja liczby wypadków z OC z liczbą wypadków z AC: Cov N + N N + wyosi: ( ) O N A 00 07 6000 6 500 9 6000 4 75 4

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 5. Proces pojawiaia się szkód w czasie N ( ) jes procesem o przyrosach iezależych o rozkładzie ujemym dwumiaowym daym dla każdego ieujemego oraz dodaiego s wzorem: Γ ( ( ) ( ) ) ( r s + k) s k ( q) ( ) r Pr N + s N = k = q k = 0... k! Γ r s gdzie r = 5 oraz q = o paramery procesu. Oblicz graicę prawdopodobieńsw warukowych: ( N( + s) N( ) = N( + s) N( ) 0) limpr > 0 s 5 l l 5l Uwaga: Iuicyjie - pyaie doyczy prawdopodobieńswa iż w momecie w kórym dojdzie do przyrosu procesu wysąpi rówocześie więcej iż jeda szkoda 5

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 6. Ryzyko X wyceiamy zgodie z formułą: Π ( X ) = y + E ( X y) [ ] y + gdzie y = F X ( ε ) jes kwaylem rzędu ( ε ) rozkładu zmieej X. Przyjmijmy dla uproszczeia że zmiea X ma rozkład ormaly o zerowej warości oczekiwaej i jedoskowej wariacji. Dla ε = 0. 05 przeprowadziliśmy obliczeia i w wyiku orzymaliśmy: Π X ).6659.645 ( = Wobec ego Π X ) z dobrym przybliżeiem wyosi:.545(.5690.575.5740.5765.5790 Wskazówka: aproksymacja liiowa z wykorzysaiem pierwszej pochodej obarczoa jes błędem a yle małym że pozwoli a wskazaie prawidłowej odpowiedzi 6

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 7. Zmiea losowa: X = Y +... + Y N ma złożoy rozkład Poissoa o warości oczekiwaej λ =. W abeli poiżej podao rozkład prawdopodobieńswa składika Y. W ejże abeli podao akże obliczoe dla = 0...4 prawdopodobieńswa Pr X = k. k ( ) k Pr ( Y = k) Pr( X = k) 0 0 0.6788 0. 0.0758 0.4 0.545 0. 0.0667 4 0. 0.07654 5 0. Wobec ego Pr ( X = 5) z dobrym przybliżeiem wyosi: 0.095 0.0950 0.0975 0.000 0.05 7

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 8. W pewym ubezpieczeiu mamy do czyieia z ciągłym liiowym wzrosem liczby ryzyk w porfelu co wyraża założeie iż zmiea T ( 0) wyrażająca mome zajścia losowo wybraej szkody z ego porfela w ciągu roku (o ile oczywiście do szkody dojdzie) ma rozkład day gęsością: 8 4 f () = +. 0 0 Niech T ozacza odsęp w czasie od momeu zajścia szkody do jej likwidacji. Zmiea a ma rozkład wykładiczy z warością oczekiwaą rówą dwa (laa). Zakładamy że zmiee losowe T oraz T są iezależe. Prawdopodobieńswo iż szkoda do kórej doszło w ciągu roku pozosaie ie-zlikwidowaa a koiec ego roku z dobrym przybliżeiem wyosi: 0.74 0.76 0.78 0.80 0.8 8

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 9. Łącza warość szkód z polisy wyosi: X = Y + K + Y N (zero jeśli N = 0 ). Przy daej warości parameru ryzyka Λ zmiea X ma rozkład złożoy Poissoa: E N Λ = z oczekiwaą liczbą szkód rówą ( ) Λ i rozkładem pojedyczej szkody gamma o gęsości ( y) Λy ( Λ y) f Y Λ = exp. Zróżicowaie parameru ryzyka Λ w populacji ubezpieczoych opisuje rozkład Gamma o paramerach ( 0) z. o gęsości a półosi dodaiej daej wzorem: 0 λ ( λ) = 0 λ e f Λ. Warość oczekiwaa (bezwarukowa) zmieej X wyosi: π 0 0π 4 0π 0 π 0π Wskazówka: Γ = π 9

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie 0. (poprawioe po egzamiie) Ozaczmy przez łączą warość szkód zaisiałych w roku przez ę jej X X 0 X część kóra doyczy szkód zlikwidowaych przed końcem roku zaś przez część pozosałą. Warukowe momey ych zmieych (przy daej warości parameru ryzyka μ ) spełiają założeia: E( X 0 μ ) = μ p E( X μ ) = ( p) μ Var( X μ ) = μ 0 pb Var( X μ ) = μ ( p) b Cov( X 0 X μ ) = 0 zaś rozkład parameru ryzyka μ spełia założeia: E ( μ ) = μ Var( μ ) = a Najlepszy ieobciążoy liiowy predykor zmieej μ opary a iformacji o zmieej oraz zaych warościach paramerów p b μ a jes posaci: X ( ) 0 BLUP( μ X ) cx d 0 = 0 + Współczyik c wysępujący w powyższym wzorze jes posaci: c = a p( μb + a ) pa c = μ b + p a a c = μ b + pa a c = b + pa pa c = b + p a 0

Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Egzami dla Akuariuszy z 9 paździerika 006 r. Maemayka ubezpieczeń mająkowych Arkusz odpowiedzi * Imię i azwisko... K L U C Z O D P O W I E D Z I... Pesel... Zadaie r Odpowiedź Pukacja A C E 4 E 5 D 6 B 7 E 8 D 9 A 0 C * Oceiae są wyłączie odpowiedzi umieszczoe w Arkuszu odpowiedzi. Wypełia Komisja Egzamiacyja.