Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Equilibrium reinsurance-investment strategy for mean-variance insurers under state dependent risk aversion

Tytuł:
Equilibrium reinsurance-investment strategy for mean-variance insurers under state dependent risk aversion
Autorzy:
Alia, Ishak
Chighoub, Farid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839127.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
time inconsistency
mean-variance criterion
investment-reinsurance strategy
insurer
equilibrium strategy
forward-backward stochastic differential equation
Źródło:
Control and Cybernetics; 2019, 48, 4; 489-523
0324-8569
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this work, we study the equilibrium reinsurance/ new business and investment strategy for mean-variance insurers, under the assumption that the risk aversion is a function of current wealth level. The surplus of the agents is represented by a sum of a compound process and a linear premium perturbed with a Brownian component. The financial market consists of one riskless asset and a multiple risky assets whose price processes are driven by Poisson random measures and independent Brownian motions. We characterize explicit expressions for the time-consistent Nash equilibrium strategy and the equilibrium value function via a forward-backward stochastic system and an equilibrium condition. An interesting feature of these FBSDEs is that a time parameter is involved, so that they form a flow of FBSDEs. Furthermore, a feedback representation of an equilibrium solution is derived. This solution provides a tool for comparing the equilibrium strategy with those derived in other papers, where some special cases were studied by the dynamic programming argument.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies