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Enregistrement W2145886362 · doi:10.1002/9780470061602.eqf21014

Gerber–Shiu Function

2010· other· en· W2145886362 sur OpenAlex
Alejandro Balbás, José Garrido

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.

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Quantitative Finance · 2010
Typeother
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuin theoryDividendPenalty methodActuarial scienceMathematical economicsStochastic gameFunction (biology)EconomicsPut optionReinsuranceInvestment (military)Risk modelMathematicsFinanceMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Risk theory studies insurance risk models that describe the uncertainty associated with the claims recorded by an insurance company for the losses incurred by its policy holders. From premium and investment income, insurers set aside funds (surplus) to cover such losses. Ruin theory studies the fluctuations of these surplus processes. Classical problems include ruin (low) and dividend (high) barrier hitting times. In the last decade, the expected discounted penalty function, proposed by Gerber and Shiu 5, has unified the treatment of the joint distribution of the time to ruin, the surplus just prior to ruin, and the deficit at ruin. This article centers on this expected discounted penalty function, commonly called the Gerber–Shiu (G–S) function in the actuarial literature. The G–S function is somewhat akin to an expected discounted payoff function for financial instruments. A brief description of its general features is given here, together with references that discuss details, generalizations, and applications to insurance and finance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,296 · 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