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Enregistrement W2036464498 · doi:10.1007/s11009-010-9197-4

On a Risk Model with Surplus-dependent Premium and Tax Rates

2010· article· en· W2036464498 sur OpenAlexafffund
Eric C.K. Cheung, David Landriault

Notice bibliographique

RevueMethodology And Computing In Applied Probability · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Hong Kong
Mots-clésRisk modelMathematicsPenalty methodPoisson distributionTax rateEconometricsRuin theoryFunction (biology)EconomicsMathematical economicsMathematical optimizationStatisticsMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the compound Poisson risk model with surplus-dependent premium rate is analyzed in the taxation system proposed by Albrecher and Hipp (Blätter der DGVFM 28(1):13–28, 2007 ). In the compound Poisson risk model, Albrecher and Hipp (Blätter der DGVFM 28(1):13–28, 2007 ) showed that a simple relationship between the ruin probabilities in the risk model with and without tax exists. This so-called tax identity was later generalized to a surplus-dependent tax rate by Albrecher et al. (Insur Math Econ 44(2):304–306, 2009 ). The present paper further generalizes these results to the Gerber–Shiu function with a generalized penalty function involving the maximum surplus prior to ruin. We show that this generalized Gerber–Shiu function in the risk model with tax is closely related to the ‘original’ Gerber–Shiu function in the risk model without tax defined in a dividend barrier framework. The moments of the discounted tax payments before ruin and the optimal threshold level for the tax authority to start collecting tax payments are also examined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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