与仅考虑最优比例再保险的破产概率一样，本部分仍然通过漂移布朗运动刻画保费过程C如下:
剩余过程为
剩余过程为
剩余过程为
不同的是，我们还假设保险人将剩余的资金投到风险市场和无风险市场(银行等)中去以获得最大利润。设S0(t)表示无风险市场的价格过程，则
不同的是，我们还假设保险人将剩余的资金投到风险市场和无风险市场(银行等)中去以获得最大利润。设S0(t)表示无风险市场的价格过程，则
不同的是，我们还假设保险人将剩余的资金投到风险市场和无风险市场(银行等)中去以获得最大利润。设S0(t)表示无风险市场的价格过程，则
在风险市场，股票价格为离散的随机过程，为了简化模型，我们用连续的变量和连续的时间去近似它，一般地，金融学者用几何布朗运动来模拟股票的价格，实践证明这种近似是非常有效的，因此被广泛地应用到金融市场，目前布朗运动是现代金融市场的核心理论，S1(t)为风险市场的价格过程，则它服从几何布朗运动，
在风险市场，股票价格为离散的随机过程，为了简化模型，我们用连续的变量和连续的时间去近似它，一般地，金融学者用几何布朗运动来模拟股票的价格，实践证明这种近似是非常有效的，因此被广泛地应用到金融市场，目前布朗运动是现代金融市场的核心理论，S1(t)为风险市场的价格过程，则它服从几何布朗运动，
在风险市场，股票价格为离散的随机过程，为了简化模型，我们用连续的变量和连续的时间去近似它，一般地，金融学者用几何布朗运动来模拟股票的价格，实践证明这种近似是非常有效的，因此被广泛地应用到金融市场，目前布朗运动是现代金融市场的核心理论，S1(t)为风险市场的价格过程，则它服从几何布朗运动，
这里r1为期望收益率，σ为波动系数，W1(t)为标准布朗运动，决策α用随机过程0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1来描述，这里q(t)表示在t时刻再保险的比例，l(t)表示在t时刻投资到风险市场的比例，X(t)表示将决策α应用到式(4.18)后资金的过程，X(t)的动态过程为
这里r1为期望收益率，σ为波动系数，W1(t)为标准布朗运动，决策α用随机过程0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1来描述，这里q(t)表示在t时刻再保险的比例，l(t)表示在t时刻投资到风险市场的比例，X(t)表示将决策α应用到式(4.18)后资金的过程，X(t)的动态过程为(www.xing528.com)
这里r1为期望收益率，σ为波动系数，W1(t)为标准布朗运动，决策α用随机过程0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1来描述，这里q(t)表示在t时刻再保险的比例，l(t)表示在t时刻投资到风险市场的比例，X(t)表示将决策α应用到式(4.18)后资金的过程，X(t)的动态过程为
决策α认为是可行的，当满足0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1，定义所有的可行决策组成的集合为αs。
我们的目标是得到最小破产概率ψ(x)及其最优的决策α*＝(q*(t)，l*(t))，使得
决策α认为是可行的，当满足0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1，定义所有的可行决策组成的集合为αs。
我们的目标是得到最小破产概率ψ(x)及其最优的决策α*＝(q*(t)，l*(t))，使得
决策α认为是可行的，当满足0≤q(t)≤1，0≤l(t)≤1，定义所有的可行决策组成的集合为αs。
我们的目标是得到最小破产概率ψ(x)及其最优的决策α*＝(q*(t)，l*(t))，使得
为了解决上述问题，我们利用Fleming和Soner(1993)中提到的动态规划方法。
为了解决上述问题，我们利用Fleming和Soner(1993)中提到的动态规划方法。
为了解决上述问题，我们利用Fleming和Soner(1993)中提到的动态规划方法。
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