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Enregistrement W2077473002 · doi:10.1239/jap/1238592120

Dependent Risk Models with Bivariate Phase-Type Distributions

2009· article· en· W2077473002 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Probability · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésMathematicsBivariate analysisRuin theoryRisk modelPenalty methodApplied mathematicsType (biology)Joint probability distributionFlow (mathematics)Extension (predicate logic)EstimatorConnection (principal bundle)Mathematical economicsStatisticsMathematical optimizationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we consider an extension of the Sparre Andersen insurance risk model by relaxing one of its independence assumptions. The newly proposed dependence structure is introduced through the premise that the joint distribution of the interclaim time and the subsequent claim size is bivariate phase-type (see, e.g. Assaf et al. (1984) and Kulkarni (1989)). Relying on the existing connection between risk processes and fluid flows (see, e.g. Badescu et al. (2005), Badescu, Drekic and Landriault (2007), Ramaswami (2006), and Ahn, Badescu and Ramaswami (2007)), we construct an analytically tractable fluid flow that leads to the analysis of various ruin-related quantities in the aforementioned risk model. Using matrix-analytic methods, we obtain an explicit expression for the Gerber–Shiu discounted penalty function (see Gerber and Shiu (1998)) when the penalty function depends on the deficit at ruin only. Finally, we investigate how some ruin-related quantities involving the surplus immediately prior to ruin can also be analyzed via our fluid flow methodology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,261 · 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