A class of bivariate Erlang distributions and ruin probabilities in multivariate risk models
Thesis or Dissertation
2012-11 (degree granted: 2013-01-04)
Author(s)
Level
DoctoralDiscipline
MathématiquesKeywords
- Distribution Erlang
- Algorithme Espérance-Maximisation
- Processus de Markov déterministes par morceaux
- Modèle de risque multivarié
- Probabilité de ruine
- Modèle de Poisson avec chocs communs
- Processus de renouvellement
- Copules
- Erlang distribution
- Expectation-Maximization algorithm
- Piecewise deterministic Markov processes
- Multivariate risk model
- Ruin probability
- Poisson model with common shocks
- Renewal processes
- Copulas
- Education - Mathematics / Éducation - Mathématiques (UMI : 0280)
Abstract(s)
Nous y introduisons une nouvelle classe de distributions bivariées de type Marshall-Olkin, la distribution Erlang bivariée. La transformée de Laplace, les moments et les densités conditionnelles y sont obtenus. Les applications potentielles en assurance-vie et en finance sont prises en considération. Les estimateurs du maximum de vraisemblance des paramètres sont calculés par l'algorithme Espérance-Maximisation. Ensuite, notre projet de recherche est consacré à l'étude des processus de risque multivariés, qui peuvent être utiles dans l'étude des problèmes de la ruine des compagnies d'assurance avec des classes dépendantes. Nous appliquons les résultats de la théorie des processus de Markov déterministes par morceaux afin d'obtenir les martingales exponentielles, nécessaires pour établir des bornes supérieures calculables pour la probabilité de ruine, dont les expressions sont intraitables. In this contribution, we introduce a new class of bivariate distributions of Marshall-Olkin type, called bivariate Erlang distributions. The Laplace transform, product moments and conditional densities are derived. Potential applications of bivariate Erlang distributions in life insurance and finance are considered. Further, our research project is devoted to the study of multivariate risk processes, which may be useful in analyzing ruin problems for insurance companies with a portfolio of dependent classes of business. We apply results from the theory of piecewise deterministic Markov processes in order to derive exponential martingales needed to establish computable upper bounds of the ruin probabilities, as their exact expressions are intractable.
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