Doğrusal olmayan Cramér-Lundberg tipi risk modeli için yaklaşık sonuçlar

Bu çalışmada doğrusal olmayan bir Cramér-Lundberg risk modeli ele alınmış, araştırılmış ve iflas olasılıkları, ψ(u), hesaplanmıştır. Literatürde klasik model olarak da bilinen bu modelin doğrusal gösterimi şu şekilde tanımlanır: U(t)=u+ct-S(t) (1) Denklem (1)'deki U(t) risk süreci, belirli bir t zamanında bir sigorta şirketinin sermaye miktarını ifade eder, sabit u şirketin başlangıç sermayesidir, c – prim oranı, S(t)= ∑_(i=1)^(N(t))▒X_i , [0,t] aralığında meydana gelen kazalar için yapılan ödemelerden dolayı sermaye çıkışını tanımlayan bir ödüllü-yenileme sürecidir, N(t) bir yenileme süreci olup [0,t] aralığındaki toplam kaza sayısını belirtmektedir, X_i'ler ise, i. hasar için ödeme miktarını gösteren bağımsız ve aynı dağılıma sahip rasgele değişkenlerdir. Denklem (1)'de görüldüğü gibi şirketin prim gelirini ifade eden ct terimi zamanın doğrusal bir fonksiyonudur. Ancak bu varsayım gerçekçi değildir, çünkü bir sigorta şirketinin prim geliri her zaman doğrusal olarak artamaz. Bu, özellikle sigorta poliçesi sahipleri ile doymuş pazarlar için geçerlidir. Bu nedenle, prim gelirinin, monoton olarak artmasına rağmen, büyüme hızı zamanla azalan bir fonksiyon olarak modellenmesi tavsiye edilir. Bu nedenle, bu çalışmada aşağıdaki gibi ifade edilen, daha gerçekçi özel bir doğrusal olmayan matematiksel model inşa edilmiş ve incelenmiştir: V(t)=u+c∑_(i=1)^(N(t))▒〖ln(1+W_i)〗+c ln(1+(〖t-T〗_N(t) ))-S(t) (2) Denklem (2)'de, W_i'lar (i=1,2,3… ) kazalar arasındaki süreleri gösteren pozitif, bağımsız ve aynı dağılıma sahip rastgele değişkenler dizisidir; T_N(t) = ∑_(i=1)^(N(t))▒W_i ise, W_i ,i=1,2,3,… rastgele değişkenlerinin dizisine karşılık gelen bir ödüllü-yenileme sürecidir ve Logaritmik Risk Süreci olarak adlandırılan V(t) ise herhangi bir t zamanda şirketin sermaye dengesini tanımlar. Bu çalışmanın temel amacı, denklem (2)'deki doğrusal olmayan risk modelinin iflas etme olasılığını, ψ(u), hesaplamaktır. Model oluşturulurken stokastik süreçler, yenileme süreçleri, ödüllü-yenileme süreçleri ve bu süreçlerin olasılıksal özellikleri kullanılmıştır. İlk aşamada doğrusal olmayan modelimizin iflas etme olasılığı için Lundberg tipi üst sınır bulunmuştur. Bu olasılık sınırları hesaplanmaya çalışılırken doğrusal olmayan denklemlerle karşılaşıldığında sayısal çözüm yöntemleri kullanılmıştır. Çeşitli senaryoları dikkate almak için farklı olasılık dağılımları ve parametreleri göz önünde bulundurup, regresyon modeli ile yaklaşık bir çözüm bulunmuştur. İkinci aşamada, bu doğrusal olmayan model için yukarıdan ve aşağıdan iflas olasılığının yaklaşık sınırları bulunmuştur. Bu aynı zamanda iflas olasılığı için Cramér tipi sınır olarak da bilinir. Bu amaçla, kazaları (hasarları) temsil eden {X_n } dizisi tarafından üretilen yenileme sürecinin kalan ömrünün limit dağılımını tanımlayan rastgele değişkeni X ̂'ın istatistiksel özelliklerinden yararlanılmıştır. Özellikle, iflas olasılığının sınır ifadesinde bilinmeyen bir katsayı olan sabit bir C'yi belirlemek için X ̂'ın moment çıkaran fonksiyonu kullanılmıştır. Bu ifadeleri sadeleştirmek ve kompakt bir forma dönüştürmek için kalkülüs yöntemleri kullanılmıştır. Benzer şekilde, iflas olasılıklarını incelemek ve hesaplamak için farklı senaryoları dikkate almak için çeşitli olasılık dağılımları ve parametreler kullanılmıştır.