经典风险模型下带有指数罚金函数的最优分红策略  

Optimal dividend strategies for classical risk model with exponential penalty function

作　　者：李娜 王伟 LI Na;WANG Wei(College of Mathematical Science,Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China)

机构地区：[1]天津师范大学数学科学学院,天津300387

出　　处：《天津师范大学学报（自然科学版）》2022年第3期17-21,共5页Journal of Tianjin Normal University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11401436);天津市高等学校科技发展计划资助项目(JW1714).

摘　　要：在经典风险模型的基础上,考虑带有指数罚金函数的最优分红策略.当索赔额服从指数分布时,利用动态规划原理建立了值函数的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,推导出值函数的表达式并得到了相应的最优策略.最后给出一个数值算例讨论参数对值函数和最优策略的影响.Based on the classical risk model,the optimal dividend strategies with exponential penalty function are considered.When the claims follow an exponential distribution,the Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)equation of value function is establi-shed using the principle of dynamic programming.The explicit expression of value function is derived and the corresponding optimal strategy is obtained.Finally,a numerical example is given to discuss the influences of parameters on value function and optimal strategy.

关 键 词：指数罚金 值函数 HAMILTON-JACOBI-BELLMAN方程 最优分红策略 

分 类 号：O211.[理学—概率论与数理统计]