VAR and CTE Criteria for Optimal Quota-Share and Stop-Loss Reinsurance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is well known that reinsurance can be an effective risk management tool for an insurer to minimize its exposure to risk. In this paper we provide further analysis on two optimal reinsurance models recently proposed by Cai and Tan. These models have several appealing features including (1) practicality in that the models could be of interest to insurers and reinsurers, (2) simplicity in that optimal solutions can be derived in many cases, and (3) integration between banks and insurance companies in that the models exploit explicitly some of the popular risk measures such as value-at-risk and conditional tail expectation. The objective of the paper is to study and analyze the optimal reinsurance designs associated with two of the most common reinsurance contracts: the quota share and the stop loss. Furthermore, as many as 17 reinsurance premium principles are investigated. This paper also highlights the critical role of the reinsurance premium principles in the sense that, depending on the chosen principles, optimal quota-share and stop-loss reinsurance may or may not exist. For some cases we formally establish the sufficient and necessary (or just sufficient) conditions for the existence of the nontrivial optimal reinsurance. Numerical examples are presented to illustrate our results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle