Code
Teori Resiko
~ Tugas Teori Resiko ~
Individual Risk Model Properties
Untuk nilai yang diharapkan dari kerugian agregat di bawah model
risiko individu
Untuk varian kehilangan agregat di bawah model risiko individu
untuk fungsi menghasilkan probabilitas dari kerugian agregat di bawah
model risiko individu
Setelah itu, mgf atau moment generating function untuk agregat loss
nya adalah sebagai berikut,
Relationship Between Probability Generating Functions of \(X_i\) and \(X^{T}_{i}\)
Biarkan \(X_i\) adalah \((a,b,0)\) kelas dengan \(pmfp_{ik}=Pr(X_i=k\) for \(k=0,1,...\) dan \(X^{T}_{ik}\) menjadi distribusi
zero-truncated pada \((a,b,0)\) kelaas
dengan \(pmf
p^{T}_{ik}=p_{ik}/(1-p_{i0})\) untuk \(k=1,2,...\) kemudian hubungan antara \(pgf\) pada \(X_i\) dan \(pgf\) pada $X^{T}{i} sebagai berikut,
Contoh MGF untuk agregat kerugian \(S_N\)
Untuk \(N~Geo(\beta)\) dan \(X~Exp(\theta)\)
\[
P_N(z)=\frac{1}{1-\theta(z-1)}
\] \[
MX_{(t)}= \frac{1}{1-\theta t}
\]
Kemudian, mgf untuk agregat kerugian \(S_N\) adalah
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