期望效用函数下保险人的最优投资和风险控制策略

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）:期望效用函数下保险人的最优投资和风险控制策略OptimalInvestmentandRiskControlStrategiesforanInsurerundertheFrameworkofExpectedUtilityfunctions作者姓名:王婷云指导教师姓名及学位、职称:尹居良博士教授学科、专业名称:理学统计学学位类型:学术学位论文提交日期:2016年06月22日论文答辩日期:2016年06月03日答辩委员会主席:金华论文评阅人:金华叶柳儿学位授予单位和日期:暨南大学2016年06月独创性

2、声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意.学位论文作者签名:签字日期:年月日暨南大学硕士学位论文期望效用函数下保险人的最优投资和风险控制策略摘要过二十年，保险人在金融市场中的投资和风险控制问题得到越来越多的关注.保险人在金融市场的主要投资工具是证券和衍生金融工具，再保险则为保险

3、人最常用的风险转移方式.研究保险人在金融市场的最优投资策略和最优风险控制策略对于保险人来说非常重要.本文以终端财富期望效用函数最大化为标准，研究保险人如何选择最优的投资和风险控制策略，并给出最优投资策略和最优风险控制策略的解析表示.具体来说，保险人的风险过程通过一个跳-扩散过程来描述的，并且风险过程与金融市场上的投资收益过程负相关，在保险人的部分总资产在金融市场上进行投资的条件下，讨论和分析保险人的最优投资策略以及最优风险控制策略.针对对数效用函数和指数效用函数情形，论文采用鞅方法，得到最优投资和风险控制策略的解析表示.根据最优投资

4、策略，论文进一步作了敏感性分析，即分析金融市场证券价格参数变化对最优投资策略的影响.结果表明，保险人的投资和风险控制策略不仅与金融市场密切相关，还与保险人自身对风险的厌恶程度有关.关键词：跳-扩散过程;效用函数最大化;鞅方法;最优投资与风险控制策略;敏感度分析I暨南大学硕士学位论文期望效用函数下保险人的最优投资和风险控制策略AbstractInthepasttwodecades，moreandmoreattentionhasbeenpaidtotheproblemofoptimalinvestmentinfinancialmarke

5、tforaninsurer．Themaininvestmenttoolsforaninsureraresecuritiesandderivatives，andthewaytotransformtheclaimisreinsurance．Studyingtheoptimalinvestmentandriskcontrolinthefinancialmarketisveryimportantforaninsurer．Inthispaper，weconsideraninsurerwhowantstomaximizeitsexpectedu

6、tilityofterminalwealthbyselectingoptimalinvestmentandriskcontrolstrategiesandobtaintheexplicitsolutionfortheoptimalinvestmentandriskcontrol．Specifically，theriskprocessismodeledbyaclassicaljump-diffusionprocessandisnegativelycorrelatedwiththereturnsofsecuritiesandderiva

7、tivesinthefinancialmarket．Withtheconditionthatapartofinsurers’wealthwilltoinvest，weresearchtheoptimalinvestmentandriskcontrolstrategies．Forlogarithmicutilityfunctionandexponentialutilityfunction，weobtainexplicitsolutionsbyamartingaleapproach．Furthermore，accordingtotheo

8、ptimalstrategies，wehaveasensitiveanalysisabouttheinfluenceofmarketparametersontheoptimalstrategies．Theresultsshowthat