- •Введение в математическую экономику
- •1. Предмет и задачи математической экономики
- •2. Математическое моделирование экономических систем
- •3. Примеры экономических задач оптимизации и управления
- •4. Общая схема принятия решений. Виды и параметры экономических задач оптимизации и управления
- •5. Оптимальное поведение и его формализация в экономико-математических моделях
- •Тема 1. Элементы финансовой математики
- •1.1. Сущность финансовой математики
- •1.2. Основные категории, используемые в финансово–экономических расчетах
- •1.3. Фактор времени в финансово–экономических расчетах
- •1.4. Наращение
- •1.5. Дисконтирование
- •1.6. Номинальная и эффективная ставка
- •1.7. Эквивалентность процентных ставок
- •1.8. Сущность инфляции
- •1.9. Учет инфляции при расчете наращивания
- •1.10. Кредитные расчеты. Равные процентные выплаты
- •1.11. Погашение долга равными суммами
- •1.12. Равные срочные выплаты
- •1.13. Потребительский кредит
- •Тема 2. Оценка инвестиционных процессов
- •2.1. Особенности инвестиционных процессов
- •2.2. Чистый приведенный доход
- •2.3. Срок окупаемости
- •2.4. Внутренняя норма доходности
- •2.5. Построение оптимального портфеля
- •2.6. Моделирование финансовых рисков
- •2.7. Принципы определения цены
- •2.8. Простейший и классический процессы риска
- •Тема 3. Основы актуарной математики
- •3.1. Предмет актуарной математики
- •3.2. Использование решающего правила Байеса
- •3.3. Задача о разорении. Вероятность разорения
- •3.4. Сложные пуассоновские процессы
- •3.5. Неравенство Лундберга
- •3.6. Определение вероятности окончательного разорения в экспоненциальном случае
- •3.7. Влияние перестрахования на вероятность разорения. Задача о разорении и перестрахование
- •Тема 4. Задачи оптимизации и управления в экономике
- •4.1. Основные понятия исследования операций
- •4.2. Классификация задач исследования операций
- •4.3. Построение экономико-математической модели
- •4.4. Линейное программирование
- •4.5. Геометрический метод решения задачи линейного программирования
- •4.6. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •4.7. Транспортная задача линейного программирования
- •4.8. Задача коммивояжера и метод ветвей и границ
- •2) Построение нижних и верхних оценок минимального значения целевой функции.
- •3) Отсеивание вариантов.
- •4.9. Нелинейное программирование. Метод множителей Лагранжа
- •4.10. Задача выпуклого программирования
- •4.11. Понятие о параметрическом и стохастическом программировании
- •4.12. Общая постановка задачи динамического программирования
- •4.13. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •4.14. Задача о распределении средств между предприятиями
- •4.15. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет
- •Тема 5. Математические модели экономических процессов
- •5.1. Линейные модели экономики
- •5.2. Модель Леонтьева «Затраты-выпуск»
- •5.3. Планирование производства в динамике (модель Неймана «расширяющейся» экономики)
- •5.4. Математическая теория потребления. Формализация предпочтения потребителя при выборе товаров
- •5.5. Функция полезности как критерий оценки товаров
- •5.6. Предельный анализ и понятие эластичности в теории потребления
- •5.7. Оптимизационная модель задачи потребительского выбора. Уравнение Слуцкого
- •5.8. Математическая теория конкурентного равновесия
- •5.9. Рыночный спрос и рыночное предложение. Условия совершенной конкуренции. Модель Вальраса
2.7. Принципы определения цены
Принцип безрискованности
В качестве первого принципа попытаемся назначить цену так, чтобы деятельность страховой компании была безрискованной, то есть, чтобы собранных премий (2.8) с вероятностью 1 хватало для покрытия всех страховых убытков портфеля. В случае простейшего портфеля максимальный размер убытка портфеля равен N, а вероятность его появления: , так что для выполнения этого требования необходимо обеспечить равенство , откуда , т.е. абсолютный размер премии совпадает с ответственностью по риску. Ясно, что такое страхование является совершенно непривлекательным для страхователей, и его рассмотрение лишено смысла. Отсюда следует вывод:
Безрискованное ведение страхового бизнеса невозможно, и в частности, страховая премия должна удовлетворять неравенству .
Принцип справедливости
Попытаемся теперь обеспечить "справедливость" процесса передачи рисков, т.е. эквивалентность финансовых обязательств партнеров. Поскольку размер страховой премии (финансового обязательства страхователя) детерминирован, а размер обязательства страховщика (возмещаемого страхового убытка) случаен, будем понимать равенство этих обязательств в среднем по портфелю: , откуда, с учетом (2.6), . Как мы увидим далее при рассмотрении процессов риска, такой размер премии является слишком малым, поскольку при многократном воспроизведении такого страхового портфеля с вероятностью 1 происходит разорение страховой компании. Здесь проиллюстрируем этот эффект следующими соображениями. Зададимся вопросом: каков будет размер прибыли страховщика после m - кратного воспроизведения портфеля, сформированного по справедливому принципу. Прибыль j-го портфеля представляет собой случайную величину
с и . Поэтому искомая прибыль есть
причем и (в случае независимости портфелей) , т.е. прибыль m портфелей в среднем равна 0, но неопределенность в ее значении возрастает с ростом т, в частности, может достигнуть сколь угодно малого значения, приводя к разорению компании.
Таким образом, премия должна удовлетворять неравенству . Для более сложных портфелей вывод звучит следующим образом: премия должна превосходить размер среднего относительного убытка портфеля , где – суммарная ответственность по портфелю.
Принцип достаточного покрытия
В предыдущих пунктах мы убедились в том, что первые два принципа исчисления премии неработоспособны, и следует искать другие принципы, приводящие к значениям . Здесь рассмотрим принцип достаточного покрытия, сущность которого заключается в следующем: поскольку единичную вероятность покрытия будущих убытков портфеля X премиями Q обеспечить не удается, попытаемся обеспечить заданное значение этой вероятности: зафиксируем число и будем определять премию Т из уравнения
(2.9)
Пусть F - функция распределения риска портфеля: - функция распределения соответствующей центрированной и нормированной случайной величины . Тогда уравнение (2.9) приводится к виду
откуда, с учетом (2.8), получаем
(2.10)
В случае большого объема портфеля N ссылка на центральную предельную теорему позволяет переписать (2.10) в виде
где Ф – функция стандартного нормального распределения.
Можно получить выражения страховой премии для простого
(2.11)
и реального
(2.12)
портфелей, соответственно. Здесь функция распределения также может быть при большом объеме портфеля заменена на функцию стандартного нормального распределения.
Отметим, что именно формула (2.12), полученная нами здесь с использованием исключительно элементарных средств, рекомендована российским страховщикам нормативными документами для расчетов страховой премии по всем видам страхования, отличным от страхования жизни (причем с заменой множителя на произвольно выбранную постоянную 1.2).
Простейший страховой портфель является вполне однородным, а в простом и реальном допускаются различные величины страховых сумм что приводит к неоднородности этих портфелей. Указанная неоднородность количественно определяется коэффициентом
(2.13)
Утверждение. Значения коэффициента неоднородности портфеля (2.13) лежат в интервале .