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Sur les événements en chaîne et la distribution binomiale négative généralisée*)

Published online by Cambridge University Press:  29 August 2014

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Dans plusieurs études [1] Ammeter a démontré que la distribution binomiale négative généralisée peut être interprétée de différentes manières, à savoir comme

a. une contagion des probabilités (Pólya-Eggenberger);

b. une distribution de Poisson basée sur des probabilités fondamentales variables;

c. une distribution de Poisson où la probabilité fondamentale de sinistres n'est pas suffisamment connue;

d. une distribution de Poisson par rapport aux événements, où un seul événement peut comporter plusieurs prétentions de sinistres;

e. une distribution de Poisson basée sur une modification de la répartition des montants de sinistres.

On a, en effet, les relations suivantes:

a. la contagion des probabilités

F(x, P, h, p(z)) représente la probabilité que le sinistre est au plus égal à x dans un intervalle de temps où le sinistre probable est P. x et P y sont exprimés en le sinistre moyen par événement. p(z)dz est la fonction de fréquence du sinistre par événement.

Nous posons est la convolution de p(z) avec p(z), faite r fois, tandis que h est la notation du paramètre qui figure dans la distribution binomiale négative. Si h est égal à ∞ nous obtenons comme fonction de répartition pour le nombre d'événements survenus la distribution de Poisson.

Type
Papers
Copyright
Copyright © International Actuarial Association 1962

Footnotes

*)

Présenté au Colloque de l'Astin 1962 à Juan-les-Pins.

References

Littérature

[1]Ammeter, H., A Generalization of the Collective theory of risk in regard to fluctuating basic-probabilities. Skandinavisk Aktuarietidskrift, 1948. Ammeter, H.: Die Elemente der Kollektiven Risikotheorie von festen und zufallsartig schwankenden Grundwahrscheinlichkeiten. Mitteilungen der Vereinigung schweizerischer Versicherungsmathematiker 49, Band Heft 1, 30 April 1949. Ammeter, H., Die Ermittlung der Risikogewinne im Versicherungswesen auf risikotheoretischer Grundlage. Mitteilungen der Ver. Schw. Vers. Math. Band 57, Heft 2.Google Scholar
[2]Campagne, C., with the collaboration of C. Driebergen, The influence of chain reactions on the loss distribution function. Transactions XVth International Congress of Actuaries. New York 1957, Volume II, pag. 248.Google Scholar
[3]Yntema, L., Mathematical Models of Demographic Analysis. Ac. Proefschrift 1952. Groen, J. J. en Zoon, N.V., Leiden. Stelling III en IV.Google Scholar