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RBC의 강화와 앞으로 도입될 것으로 예상되는 IFRS4-PhaseⅡ로 인해 보험회사들은 보험위험을 더욱 철저히 관리할 수밖에 없는 환경에 처하게 되었고 이로 인해 보험회사들의 효과적인 재보험 포트폴리오 관리의 중요성은 더욱 부각되었다. 본 연구는 주어진 개의 보험종목 중 개를 선택하여 선택된 종목에서 정해진 규모의 보험위험을 재보험을 통해 전가해야하는 보험회사가 재보험료를 절감하고 출재 후 남겨진 보험위험의 변동성을 최소화하도록 효과적으로 재보험 포트폴리오를 구성하는 문제를 수학적으로 정의하고 이 문제의 효과적인 해를 세미데피니트 프로그래밍 조건완를 이용하여 구하는 방법을 제시한다.
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Abdi. H. / 2010 / Principal component analysis / Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics : 433 ~ 459
Burer, S. / 1998 / Computational enhancements in low-rank semidefinite programming / Optimization Methods and Software 121 (3) : 339 ~ 358
Cadima, J. / 1995 / Loadings and correlations in the interpretation of principal components / Journal of Applied Statistics 22 : 203 ~ 214
Fukunaga, K. / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Elsevier
Goemans, M. X. / 1994 / Improved Approximation Algorithms for Maximum Cut and Satisfiability Problems Using Semidefinite Programming / Proceedings of the 26th Annual ACM Symposium
Burer, S. / 1998 / Computational enhancements in low-rank semidefinite programming / Optimization Methods and Software 121 (3) : 339 ~ 358
Cadima, J. / 1995 / Loadings and correlations in the interpretation of principal components / Journal of Applied Statistics 22 : 203 ~ 214
Fukunaga, K. / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Elsevier
Goemans, M. X. / 1994 / Improved Approximation Algorithms for Maximum Cut and Satisfiability Problems Using Semidefinite Programming / Proceedings of the 26th Annual ACM Symposium
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