Articulo de referencia

Esscher transform

En ciencias actuariales , la transformación de Esscher ( Gerber y Shiu 1994 ) es una transformación que toma una densidad de probabilidad f ( x ) y la transforma en una nueva de...

En ciencias actuariales , la transformación de Esscher ( Gerber y Shiu 1994 ) es una transformación que toma una densidad de probabilidad f ( x ) y la transforma en una nueva densidad de probabilidad f ( x ; h ) con un parámetro h . Fue introducida por F. Esscher en 1932 ( Esscher 1932 ) . 

Definición

Sea f ( x ) una función de densidad de probabilidad. Su transformada de Esscher se define como

F(incógnita;h)=mihincógnitaF(incógnita)mihincógnitaF(incógnita)dincógnita.{\displaystyle f(x;h)={\frac {e^{hx}f(x)}{\int _{-\infty }^{\infty }e^{hx}f(x)\,dx}}.\,}

De forma más general, si μ es una medida de probabilidad , la transformada de Esscher de μ es una nueva medida de probabilidad E h ( μ ) que tiene densidad

mihincógnitamihincógnitadμ(incógnita){\displaystyle {\frac {e^{hx}}{\int _{-\infty }^{\infty }e^{hx}\,d\mu (x)}}}

con respecto a μ .

Propiedades básicas

Combinación
La transformada de Esscher de una transformada de Esscher es de nuevo una transformada de Esscher: E h 1 E h 2 = E h 1 + h 2 .     
Inverso
La inversa de la transformada de Esscher es la transformada de Esscher con parámetro negativo: E 1 h  = E h 
Movimiento medio
El efecto de la transformación de Esscher sobre la distribución normal es el desplazamiento de la media:
mih(norte(μ,σ2))=norte(μ+hσ2,σ2).{\displaystyle E_{h}({\mathcal {N}}(\mu ,\,\sigma ^{2}))={\mathcal {N}}(\mu +h\sigma ^{2},\,\sigma ^{2}).\,}

Ejemplos

Principio de Esscher

El principio de Esscher es un principio de prima de seguro utilizado en ciencias actuariales que se deriva de la transformada de Esscher. Está dado porπ[incógnita,h]=mi[incógnitamihincógnita]/mi[mihincógnita]{\displaystyle \pi [X,h]=E[Xe^{hX}]/E[e^{hX}]}, dóndeh{\displaystyle h}es un parámetro estrictamente positivo. Esta prima es la prima neta para un riesgo.Y=incógnitamihincógnita/metroincógnita(h){\displaystyle Y=Xe^{hX}/m_{X}(h)}, dóndemetroincógnita(h){\displaystyle m_{X}(h)}denota la función generadora de momentos . Esta medida de riesgo no respeta la propiedad de homogeneidad positiva de la medida de riesgo coherente parah>0{\displaystyle h>0}.

Véase también

Referencias

  • Gerber, Hans U.; Shiu, Elias SW (1994). "Valoración de opciones mediante transformadas de Esscher" (PDF) . Transacciones de la Sociedad de Actuarios . 46 : 99–191 .
  • Esscher, F. (1932). "Sobre la función de probabilidad en la teoría colectiva del riesgo". Skandinavisk Aktuarietidskrift . 15 (3): 175– 195. doi : 10.1080/03461238.1932.10405883 .