楊 靜
(北京航空航天大學(xué),北京100191)
傳統(tǒng)的壽險精算模型是建立在概率空間上,視人的壽命為隨機變量,用概率測度進(jìn)行度量[1-3].然而,在現(xiàn)實世界,壽險中的不確定性往往表現(xiàn)為模糊性不確定性.如文獻(xiàn)[4]指出,就壽命分布而言,由于人的生存和死亡的不確定性是十分復(fù)雜的,而概率是一種滿足可加性(可列可加性)的測度,要描述一個人在某年齡的生存或死亡的可能性,概率的可加性條件是難以滿足,因此用模糊測度——可信性測度代替概率測度,建立了可信性空間上的壽險精算模型.可信性測度是描述模糊性的新方法,文獻(xiàn)[5]視壽險中的生命為可信性空間上的模糊變量,用具有自對偶、次可加性、正定性的可信性測度去度量,討論了其中的一些基本問題,將壽險精算理論擴展到可信性空間上.本文在在可信性空間上,基于文獻(xiàn)[5-6]討論可信性空間上變動生存年金的精算現(xiàn)值模型,分別建立每年期初支付變動終身年金,期初支付變動n年年金,期末支付變動終身年金,期末支付變動n年年金.
定義1[6]設(shè)Θ是一非空集合,P(Θ)為Θ的冪集,P(Θ)中每一個元素稱為一個事件.若集函數(shù)Cr:P(Θ)→[0,1]滿足:
(i)Cr{Θ}=1;
(ii)當(dāng) A? B 時,Cr{A}≤Cr{B};
(iii)對于任意A∈P(Θ),Cr{A}+Cr{Ac}=1;
(iv)對于任何Ai∈P(Θ),若,有.則稱Cr為一個可信性測度.
三元組(Θ,P(Θ),Cr)稱為可信性空間[7].
定義2[7]設(shè)ξ為一從可信性空間 (Θ,P(Θ),Cr)到實直線R上的函數(shù),則稱ξ為一模糊變量.
定義3[8]設(shè)ξ為模糊變量,函數(shù)Φ:R→ [0,1]滿足
則稱Φ為模糊變量ξ的可信性分布.
定義4[7]設(shè)ξ是定義在可信性空間(Θ,P(Θ),Cr)上的模糊變量.那么,由可信性測度Cr可以導(dǎo)出其隸屬度函數(shù)為
定理1[9]設(shè)ξ為模糊變量且可信性分布為Φ,假設(shè)Cr{ξ≤x}≠Cr{ξ≤x+t}(t>0 ),則有
定義5 設(shè)T(x)為x歲的人的余壽,則稱Φx(t)=Cr{T(x)≤t}(t>0)為余壽分布函數(shù)
Φx(t)表示x歲的人在未來的t年內(nèi)死亡的可信性,實際反映0歲的人活過x歲的條件下在x+t歲前死亡的可信性.
可信性空間中國際精算符號的定義[8]:
tqx表示x歲的人活不過x+t歲的可信性,即tqx=Φx(t)=Cr{T(x)≤t}
tpx表示x歲的人活過x+t歲的可信性,即tpx=1-tqx=Cr{T(x)>t}=Sx(t)當(dāng)t=1時,我們記1qx=qx,1px=px
t|uqx表示x歲的人在x+t歲與x+t+u歲之間死亡的可信性,即
當(dāng)u=1時,我們記
定理2[7]ξ為可信性空間上的離散型模糊變量,若其隸屬度函數(shù)為
不失一般性,不妨假設(shè)a1≤a2≤…≤an.則模糊變量ξ的期望值
一些符號規(guī)定如下:
K——x歲的被保人自保單生效后的取整余壽
Y——到被保險人死亡之時保險人所付的年金現(xiàn)值
v——折現(xiàn)因子
這里的K,Y均為可信性空間的離散型模糊變量
變動的生存年金:
在第一年支付1單位元的現(xiàn)值,第二年支付2單位元的現(xiàn)值,以此下去直至被保險人死亡.
需要說明的是人的壽命是有限的,我們假設(shè)被保人在整數(shù)極限年[W]歲上死亡,另對被保人來說,其第k+1年死亡的可信性為
x歲的被保人取整余壽K,則到死亡發(fā)生時為止的所有已支付的年金現(xiàn)值
這里的模糊事件{Y=yk+1}等介于事件{k(x)=k}
故有uk+1=[2cr{Y=yk+1}]∧1=[2cr{K(x)=k}]∧1=(2k|qx)
不失一般性,不妨假設(shè)y1≤y2≤…≤yk+1≤….于是由定理2的結(jié)論,得該年金的精算現(xiàn)值模型
通過對可信性空間上年金的討論,給出了可信性空間上生存年金精算現(xiàn)值模型,分別建立了年初,年末支付變動終身生存年金精算現(xiàn)值模型和年初,年末支付n年變動生存年金精算現(xiàn)值模型.從而使得可信性空間上壽險精算模型進(jìn)一步得到完善.
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