跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.151) 您好!臺灣時間:2026/09/03 10:57
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:陳思竹
研究生(外文):Szu-Chu Chen
論文名稱:演化型再保險自留決策
論文名稱(外文):Evolutionary Reinsurance Retention Decision
指導教授:林兆欣林兆欣引用關係
指導教授(外文):Chao-Hsin Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:風險管理與保險所
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:模擬基因演算法再保險自留
外文關鍵詞:Reinsurance retentionGenetic algorithmsSimul
相關次數:
  • 被引用被引用:6
  • 點閱點閱:201
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:3
再保過程中,保險公司如何評估風險並透過再保分散風險決定本身自留比例,為產險公司再保策略上重要之課題。自留額的適當與否,關係原保險公司的競爭力。
影響自留釐定的變數眾多且複雜,傳統相關研究的模型建構與分析,多為分析性模型且偏重定量資料之數學推導,使用較多數學技巧,模型設計與應用較為困難。本文基於追求模型對再保環境之判斷能力、解釋能力、決策輔助能力與效率的考量下,討論損失分配與自留模型間的關係,並對模擬結果加以研究、分析。
本文將基因演算法中選擇、交配與突變運算元及相關演化機制,賦予再保自留過程中相關的意涵,建立以基因演算法為核心之再保自留模擬。
The variables that influence the retention decision are numerous and complicated. The establishment and analysis of the traditional retention research model put emphasis most on the mathematical inference of the quantificational data and use a lot of mathematical skills. This research uses genetic algorithms to establish reinsurance retention simulation model that allows fast observation of the relationship between loss frequency distribution and retention model.
Furthermore, the meaning of retention concept is also discussed and applied to the GA based retention simulation model. Finally, an example is used to validate the GA based retention simulation model.
目 錄
中文摘要i
ABSTRACTii
誌謝iii
目錄iv
圖目錄viii
壹、 緒論1
一、研究動機1
二、研究目的2
三、研究方法與步驟3
(一)、研究動機與目的3
(一)、相關研究之文獻探討3
(二)、研究方法3
(三)、實證分析4
(四)、結論及建議5
貳、 文獻探討7
一、有關再保險自留額之文獻7
(一)、國外文獻部分7
(二)、國內文獻部分8
二、有關基因演算法於財務上之應用之文獻11
(一)、國外文獻部分11
(二)、國内文獻部分12
參、 研究方法15
一、模擬模式16
(一)、運用模擬模式之優點:17
二、基因演算法20
(一)、基因演算法理論20
(二)、基因演算法的優點及其應用32
三、基因演算法再保自留模擬模型33
(一)、基因演算法架構於再保險自留釐定過程中的意涵34
(二)、基因演算法再保自留演化模型染色體設計38
(三)、基因演算法再保險自留模型模擬介面41
肆、 實證分析43
一、實驗環境43
二、基因演算法再保險自留比率實證與分析44
(一)、觀察實驗44
伍、 結論與建議54
一、結論54
二、建議55
參考文獻一、原文部分:[1] Autin, S., 1990, “An Introduction To Genetic Algorithms”, AI Expert, pp.49-53.[2] Andrews. C., Ford D., Malison K., 1986, “The Design of Index Fund and Alternative Methods of Replication.” The Investment Analyst, vol. 82, pp.13~16. [3]Carter, R. L., 1979, ”Fixing Retentions”, Reinsurance, , pp331-336, Kluwer, London.[4]Christiann Perneel, Marc Acheroy, “Decision Making In Uncertaint Environment With Ga”.[5]David H.W., et al., 2000, “Adaptivity in Agent-Based Routing for Data Networks”, The Proceedings of the Fourth International Conference on Autonous Agents, Barcelona, Spain, June 2000, pp.396-403.[6]David B. F., 1995, ”A Comparison of Evolutionary Programming and Genetic Algorithms on Selected Constrained Optimization Problems” Simulation, pp.387-404.[7]Doherty, Neil A., 1980, “A Portfolio Theory Of Insurance Capacity”, Journal Of Risk And Insurance, Vol.47,No.3.[8]Friedlos, J., Schmitter, H., Straub, E., 1997, Setting retention-theoretical considerations, Swiss Re Publishing.[9] Franco Varetto, 1998, “Genetic Algorithms Applications In Analysis Of Insolvency Risk”, Journal of Banking & Finance, vol. 22,pp. 1421-1439.[10] Frank Beckenbach, 1998, “Learning By Genetic Algorithms in Economics?”, Computational Techniques For Modeling Learning In Economics, pp73-100.[11]Franklin Allen, Risto Karjalainen, 1999, ”Using Genetic Algorithms To Find Technical Trading Rules”, Journal Of Financial Economics, vol. 51, pp. 245–271.[12]Goldberg, B. L., 1989, Genetic Algorithms In Search Optimization And Machine Learning, Addison-Wesley Inc.[13] Grefenstetee, 1986, “Optimization Of Control Parameters For Genetic Algorithms,” IEEE Transactions On Systems, pp.122-128. [14] Hans Buhlmann et al., 1996, Mathematical Methods In Risk Theory, Springer-Verlag, New York. [15] Harrington, Niehaus, 1999, Risk Management And Insurance, International Editions. [16] Jeong , I. K. and J. J. Lee, 1996, ”Adaptive Simulated Annealing Genetic Algorithm For System Identification,” Engineering Application Artificial Intelligence, pp.523-532.[17]Jasmina Arifovic, 2001”Evolutionary Dynamics Of Currency Substitution” Journal Of Economic Dynamics & Control, vol. 25 pp.95-417.[18]Kroll, Y., Nye, 1991, “Reinsurance Retention Levels For Property /Liability Firms”, Insurance: Mathematics And Economics, vol. 10, pp109-123.[19]Markowitz H., 1952, “Portfolio selection” Journal of Finance, vol. 7, pp. 77-91.[20] Melanie, Mitchell. 1998. A Introduction To Genetic Algorithms, MIT Press.[21]Michale and Zbigniw, 1952, Genetic Algorithm + Data Structure = Evolution Programs, Springer-Verlag, Berlin Heidelbergx.[22]Mayer, Smith, 1981,“Constractual provisions, organizational structure and conflict control in insurance markets”, Journal Of Business ,vol.54, pp.407-433.[23]J. Biethahn, V. Nissen , 1995, Evolutionary Algorithms in Management Applications, Springer-Verlag, Berlin.[24]Patrick et al., 1992, Artificial Intelligence, third edition, Addison Wesley.[25]Paulsen, Gjessing, 1994,“Differentiability And Convexity Properties Of Excess Of Loss Reinsurance Premiums”, Insurance: Mathematics and Economics, vol.15,pp.1-21. [26] Riolo, 1992.”Survival Of The Fittest Bits”, Scientific American, 267, no. 1:114-116.[27]Richard, Bauer, 1994, Genetic Algorithms And Investment Strategies, John Wiley & Sons.[28]M. Srinivas, Lalit M. Patnaik, 1994 "Genetic Algorithms: A Survey", Computer, vol. 27, pp.17-26.[29]Snadholm, T., N. Vulkan,1999, “Bargaining With Deadlines”, Proceeding Of The Sixteenth National Conference On Artificial Intelligence And Eleventh Conference On Innovative Applications Of Artificial Intelligence, 1999, pp.44-51。[30]Thomas Riechmann, 2001,"Genetic Algorithms Learning And Evolutionary Games”, Journal Of Economic Dynamics & Control, pp.1019-1037.[31]Terrie E. Troxel, et., al., Property-Liability Insurance Accounting And Finance, Fourth Edition, 1995。[32]Witold Kwasnicki, 1999, “Evolutionary Economics and Simulation”, Computational Techniques For Modeling Learning In Economics, pp3-44.[33]William. H. p., 1990 “Optimisation And Operations Research” Bulletin LMA, vol. 26, pp.76-85. [34]Yusen Xia, Baoding Liu, Shouyang Wang, K.K. Lai, 2000, ”A Model For Portfolio Selection With Order Of Expected Returns” Computers & Operations Research, vol. 27,pp.409-422。[35]Zbigniew Michalewicz, Cezary Z. Janikow, 1996 ”GENOCOP: A Genetic Algorithm for Numerical Optimization Problems with Linear Constraints”. CACM 39(12es), pp. 175-201.二、中文部分:[36] 賴明義[1993],遺傳演算法在最適化上之應用,台灣大學化學工程研究所碩士論文。[37]林秀怡[2001],以類神經網路應用於火災保險再保險自留額釐訂之研究,高雄第一科技大學,風險管理與保險系碩士論文。[38]張佑瑋[1998],運用基因演算法整合技術指標以支援證券投資決策之研究,中山大學資訊管理學系研究所碩士論文,民國87年6月。[39]郭郁菁[1996],產物保險業最適自留水準模型之應用,逢甲大學保險學研究所碩士論文。[40]袁宗蔚[1972],再保險學,三民書局。[41]陳繼堯[1995],再保險學理論與實務,三民書局。[42]賴曜賢,產險公司自留額之釐訂,中華民國精算學會會報,第八期,第一冊。[43]張玉美[1992],火災保險最佳自留額釐訂之研究,政治大學保險研究所碩士論文。[44]郭志重[2000],產物保險自留模型設定之探討與應用,逢甲大學計與精算研究所碩士論文。[45]楊雅雯[1996],產險公司承保能量與再保自留之關係,逢甲大學保險學研究所碩士論文。[46]金必煌[1995],運用基因演算法建立動態市場技術模型,交通大學資訊管理研究所碩士論文。[47]陳兆憲[1998],基因演算法技術交易法則獲利績效--臺灣股票市場實證研究,雲林科技大學企業管理系研究所碩士論文。[48]宋明哲著[1999],風險管理,五南圖書出版公司。[49]黃鴻明[2001],巨災風險下股東盈餘價值與最適再保險率,中正大學財務金融研究所碩士論文。[50]呂元隆[2001],台灣巨災風險再保險制度之研究,中正大學財務金融研究所碩士論文。[51]余美惠[1998],以基因演算法建構外匯選擇權組合之實證研究,台灣大學企業管理研究所碩士論文。[52]游麗娟[2000],基因演算法於幾何形狀最佳化之研究,中央大學機械工程研究所碩士論文。[53]楊佳聰[2000],智慧型代理人運用於線上談判之研究─以C2C為例,東海大學工業工程研究所碩士論文。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top