白燕飛+陳旭

摘 要 研究了BMAP （Batch Markov Arrival Process） 模型中有分紅和資金注入的情況下，公司的最優(yōu)分紅和注資問(wèn)題. 假設(shè)公司的盈余過(guò)程中的參數(shù)由BMAP模型中的相過(guò)程調(diào)制. 在不同的跳躍點(diǎn)上，該公司有不同的分紅和注資機(jī)會(huì)：在BMAP的一些跳躍點(diǎn)上，公司既沒(méi)有分紅也沒(méi)有注資；在BMAP 的一些跳躍點(diǎn)上，公司只有分紅沒(méi)有注資；在BMAP的另外一些跳躍點(diǎn)上，公司既有分紅又有注資. 通過(guò)將BMAP模型轉(zhuǎn)化為輔助馬氏調(diào)制模型的方法，在公司不破產(chǎn)的情況下，考慮公司的最優(yōu)分紅和注資問(wèn)題，旨在使期望折現(xiàn)分紅總量與折現(xiàn)注資量之差達(dá)到最大，得到了值函數(shù)的精確解以及最優(yōu)分紅-注資策略.

關(guān)鍵詞 BMAP模型；分紅與注資；Bellman方程；Markov決策過(guò)程；隨機(jī)觀察

中圖分類(lèi)號(hào) O211.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1000-2537（2016）03-0062-07

Abstract This paper studies the optimal dividend and capital injection problem of a company in a BMAP （Batch Markov Arrival Process） model. The parameters in the process of the companys surplus are modulated by the phase process of the BMAP， which is an observable continuous-time Markov chain. The possible dividend and capital injection are restricted to some random discrete time points which are determined by the same BMAP. The company has both dividend and capital injection opportunities or only has dividend but not capital injection opportunities at some of these time points， while can do nothing at other random time points. By transforming the BMAP model to an auxiliary Markov modulated model， we study the optimal dividend and capital injection problem of the company under the assumption that the company will not bankrupt. This paper aims to maximize the difference between the total expected discounted dividend and the amount of capital and obtain the exact solution of the value functions and the optimal dividend and capital injection strategy.

Key words BMAP model； dividend and capital injection； Bellman equation； Markov decision process； random observation

近年來(lái)，基于金融市場(chǎng)的各種理念與保險(xiǎn)市場(chǎng)相結(jié)合，利用隨機(jī)控制理論以及馬氏決策理論，對(duì)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)中的再保險(xiǎn)、分紅注資和投資優(yōu)化等一系列問(wèn)題的研究成為了保險(xiǎn)學(xué)、精算學(xué)以及概率統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的熱點(diǎn). 文獻(xiàn)[1]在擴(kuò)散模型框架下討論了有交易費(fèi)用的最優(yōu)分紅和融資問(wèn)題；文獻(xiàn)[2]討論了有交易費(fèi)用的對(duì)偶風(fēng)險(xiǎn)模型中的最優(yōu)分紅和資產(chǎn)注入問(wèn)題；文獻(xiàn)[3]假設(shè)資金流由跳擴(kuò)散過(guò)程刻畫(huà)，討論了以最大化期望分紅總量為目標(biāo)的最優(yōu)分紅問(wèn)題；文獻(xiàn)[4]在擴(kuò)散對(duì)偶模型下討論了允許交易費(fèi)用時(shí)的最優(yōu)分紅和注資問(wèn)題；文獻(xiàn)[5]討論了離散風(fēng)險(xiǎn)模型中有資產(chǎn)注入時(shí)的最優(yōu)分紅問(wèn)題.

上述文獻(xiàn)所考慮的模型通常是在連續(xù)時(shí)間下進(jìn)行觀察，然而，在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，隨機(jī)觀察比連續(xù)時(shí)間下觀察更為合理. 這使得許多學(xué)者對(duì)離散時(shí)間的模型進(jìn)行研究. Albercher和Thonhauser首次引入了“隨機(jī)觀察”的概念（見(jiàn)文獻(xiàn)[6～7]），在連續(xù)時(shí)間和離散時(shí)間的模型之間建立起了一個(gè)橋梁. 文獻(xiàn)[6]研究了隨機(jī)觀察下經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)模型中的Gerber-Shiu函數(shù)；文獻(xiàn)[7]研究了隨機(jī)觀察下經(jīng)典風(fēng)險(xiǎn)模型中的期望折現(xiàn)分紅總量. Chen和Yang于2015年首次引入了輔助馬氏調(diào)制模型（見(jiàn)文獻(xiàn)[8]），研究了隨機(jī)觀察下BMAP模型中隨機(jī)時(shí)域的最優(yōu)消費(fèi)與投資問(wèn)題. 但是目前隨機(jī)觀察下BMAP模型中的最優(yōu)分紅和注資問(wèn)題還沒(méi)有文獻(xiàn)研究.

受以上文獻(xiàn)的啟發(fā)，本文考慮在隨機(jī)觀察下BMAP模型中的最優(yōu)分紅和注資問(wèn)題. 假設(shè)公司不會(huì)破產(chǎn)，其盈余過(guò)程中的參數(shù)由BMAP的相過(guò)程調(diào)控并假設(shè)該公司只能在BMAP的一些跳躍點(diǎn)上才可以進(jìn)行分紅或注資. 本文旨在使期望折現(xiàn)分紅總量與折現(xiàn)注資量之差達(dá)到最大化. 本文第一部分介紹了BMAP的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，描述了BMAP模型中的分紅和注資問(wèn)題；第二部分構(gòu)造了輔助馬氏調(diào)制模型，給出了該輔助模型下的值函數(shù)的表示并給出了值函數(shù)的一般解；第三部分給出了在效用函數(shù)為冪效用函數(shù)情況下值函數(shù)的精確解以及最優(yōu)分紅-注資策略.

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（編輯 CXM）