Processes related to the application of collective risk models

Abstract

There are many books, studies and research papers that show some basic findings in the mathematics of non-life insurance through the use of theoretical insurance operations. The insurance business has been described as a random and continuous process of time. This gives a more complex view of insurance mathematics and allows one to apply recent results from the theory of stochastic processes. The prevailing opinion about insurance mathematics (at least among mathematicians) is that it is rather dry and tedious matter because one interprets only momentarily and does not actually have any interesting structures. Nobody should takethis view at face value and it is fun to work with mathematical structures for non-life insurance. The possibility of obtaining absolutely accurate knowledge exists only in cases involving the determination of physical parameters of size, mass, force, etc.) of environmental objects and subject to the use of complex laboratory methods. In everyday life, knowledge about the future, which is influenced by a large number of factors that cannot be studied and predicted, is based on approximate estimates, which forms the concept of uncertainty.So the current script can also be interesting for those who don't necessarily want to spend the rest of their lives with an insurance company. These processes lie in this paper to introduce many other fields of applied probability theory, such as regenerative theory, alignment, stochastic networks, point process theory, application such as Poisson, Poisson's compound, and regenerative processes. Where the appropriate stochastic process has been called the Brownian movement, which deals with the modeling of claims that reach the insurance business, which advises on how much insurance premium should be paid to avoid bankruptcy (destruction) of the insurance company by this we mean a set of contracts or policies for similar risks such as auto insurance Certain cars, home theft or water damage insurance in single-family homes.

Є багато книг, досліджень та дослідницьких робіт, які показують деякі основні висновки з математики страхування, не пов'язаного із життям, за допомогою теоретичних страхових операцій. Страхова справа була описана як випадковий і безперервний процес часу. Це дає більш складний погляд на математику страхування і дозволяє застосовувати останні результати теорії стохастичних процесів. Переважаюча думка щодо страхової математики (принаймні серед математиків) полягає в тому, що це досить суха і нудна справа, оскільки інтерпретується лише на мить і насправді не має цікавих структур. Ніхто не повинен сприймати цю точку зору як номінальну, і цікаво працювати з математичними структурами для страхування, не пов'язаного із життям. Можливість отримання абсолютного точного знання існує лише у випадках, пов’язаних із визначенням фізичних параметрів (розмірів, маси, сили тощо) об’єктів оточуючого середовища та за умови використання складних лабораторних методів. У повсякденному житті знання щодо майбутнього, яке знаходиться під впливом значної кількості факторів, що не піддаються вивченню та передбаченню, базуються на основі приблизних оцінок, що і формує поняття невизначеності. Тож поточний сценарій також може бути цікавим для тих, хто не обов’язково хоче провести решту свого життя у страховій компанії. Ці процеси застосовані у статті, щоб представити багато інших областей прикладної теорії ймовірностей, таких як регенеративна теорія, вирівнювання, стохастичні мережі, теорія точкових процесів, застосування рівнянь Пуассона, регенеративні процеси. Де відповідний стохастичний процес називають броунівським рухом, який займається моделюванням вимог, що надходять до страхового бізнесу, який показує, скільки страхової премії слід сплатити, щоб уникнути банкрутства (знищення) страхової компанії, ми маємо на увазі набір контрактів або полісів для подібних ризиків, таких як автострахування, викрадення житла або страхування шкоди від води в односімейних будинках.