相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

非寿险未决赔款准备金评估的广义线性模型平滑性改进

保险索赔历史数据不足,可靠性不高,将严重影响保险公司对未决赔款准备金的评估精度。本文借鉴国内外相关研究经验,研究了准备金评估模型中的平滑问题,介绍了一种以广义线性模型为框架,考虑事故年因子、发展期因子和日历年因子为主要影响因素的平滑化模型,并结合利用Bootstrap法,给出了模型的参数估计方法和未决赔款准备金的预测分布与均方误差等其他统计特征度量。平滑化方法可有效减少随机模型的参数个数,使得参数估计变平稳,提高模型的索赔尾部数据处理能力。     

基于随机序未决赔款准备金分布函数的界值

在应用随机序的定义和性质的基础上,结合未决赔款准备金分布情况和排队模型的分析方法,研究未决赔款准备金分布函数的界值。根据保单组合的损失的发生和报告与赔付的随机过程在不同的序关系下的分析,得到针对未来某一时间段内的OCR类赔付责任,保险公司需计提的未决赔款准备金分布函数的上界和下界。给出了计算实例,并与以往使用的未决赔款准备金的计提方法进行了比较。     

基于NBUE和HNBUE的未决赔款准备金分布函数的界值

根据保单组合的损失赔付额分布函数为NBUE和HNBUE分布类的性质,应用排队模型的分析方法,进一步研究了未决赔款准备金分布函数的界值,在已知损失赔付额分布函数的均值和方差的条件下,得到针对未来某一时间段内保险公司所需计提的未决赔款准备金分布函数的上界和下界,且给出的计算实例表明所得到的未决赔款准备金分布函数的上界和下界是十分有效的.     

基于一阶矩和二阶矩的未决赔款准备金分布函数的界值

应用排队模型的分析方法，研究了未决赔款准备金分布函数，并根据保单组合的损失赔付额分 布函数的性质，在已知其均值和方差的条件下，讨论了针对未来某一时间段内保险公司所需计提的未决赔款准备金分布函数的上界和下界，而且给出的计算实例表明所得到的未决赔款准备金分布函数的上界和下界是十分有效的.     

准备金评估的贝叶斯分层分位回归模型

基于AL(asymmetric Laplace)分布建立了贝叶斯分层参数化分位回归模型,并与传统的非参数化分位回归模型进行了比较.通过蒙特卡洛方法从参数的后验分布中反复抽样,借助分位函数的表达式,获得了准备金风险边际的分布,进而给出了风险边际的置信区间.基于一组增量赔款数据的分析结果表明,贝叶斯分层参数化分位回归模型可显著改善传统分位回归模型对未决赔款准备金的预测效果,并为保险公司的风险管理提供更多有价值的信息.     

保险赔付时间分布函数及其应用

本文根据近几年我国部分省市公开的保险理赔服务质量指标中的数据, 拟合保险理赔服务时间的分布函数, 讨论保险理赔时间分布函数的分布类型和特性, 在分布函数分布不确定的情况下估计其实用的界值. 并且将其性质应用到未决赔款准备金的计提方法中, 得到未决赔款准备金的分布函数和有效的界值. 在此研究基础上, 我们进一步通过几个实例, 验证保险理赔时间分布函数和界值的求解方法, 并应用其分布函数得到所需计提的未决赔款准备金的分布和界值情况.     

卡尔曼滤波在非寿险未决赔款准备金估算中的应用

在历史数据缺乏和数据质量较低的情况下,非寿险公司应用传统的准备金估计方法常存在估计精度不高的问题.本文通过状态空间来描述非寿险赔付过程,应用卡尔曼滤波来估计状态空间的转换参数,并分别预测损失频率和损失程度从而动态地估计未决赔款准备金.实证分析表明,在历史数据较少争存在错误数据的情况下,本方法对改善未决赔款准备金的估计是有效的.     

基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估

准备金及其风险边际对保险公司的偿付能力具有决定性影响.均值回归模型在非寿险准备金评估中的应用较为普遍,但需要通过Bootstrap等方法计算准备金的风险边际.分位回归模型可以一次性求得准备金及其风险边际的预测值,所以在非寿险准备金评估中具有独特的应用价值.基于GB2(Generalized Beta type 2)分布建立了一种参数化分位回归模型,该模型首先对GB2分布中的位置参数和尺度参数同时引入流量三角形数据中的事故年和进展年作为解释变量,增加了模型的灵活性;其次,根据模型参数的极大似然估计结果,借助分位数函数的表达式,计算了不同分位数水平下的准备金预测值;最后,利用极大似然估计的渐近性质,通过Delta方法给出了准备金预测值的误差.基于一组增量赔款数据的实证研究结果表明,GB2参数化分位回归模型在非寿险准备金评估及其风险边际的预测中具有良好的应用价值.     

我国商业车险奖惩系统的构建与评价

在商业车险定价中,通常根据保单的先验风险特征信息建立广义线性模型来厘定先验费率,然后根据保单的历史索赔信息应用奖惩系统对先验费率进行调整.本文基于一组商业车险保单2010-2015年的索赔次数数据,分别在泊松-伽马分布假设和负二项-贝塔分布假设下构建了奖惩系统,运用贝叶斯方法和极大似然法估计了模型参数,测算了奖惩系数,并与我国现行的奖惩系数进行了比较.实证研究结果表明,我国现行奖惩系统的设计结构比较单一,对保单经验索赔信息的使用不充分,且奖惩幅度过于温和.本文构建的奖惩系统充分利用了保单的先验风险特征信息与历史索赔信息,有效避免了对保单的重复性奖励和惩罚,提高了费率厘定结果的准确性和合理性.     

基于期权采购的政企联合储备应急物资模型

政企联合储备应急物资能够有效地改善政府单独储备物资所面临的储备过量或不足的困境,而通过市场化的契约机制实现政企联合储备可以克服行政强制手段带来的弊端.基于此,本文建立了基于期权采购的政企联合储备应急物资模型,通过推导获得政企双方的最优决策后,给出了企业参与联合储备的条件,以及在不同的现货市场条件下,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式能够提高物资总储备量且降低政府库存水平时契约参数的取值范围.在此基础上,本文给出了供应链达到协调以及政企双方实现合作共赢时的条件.最后,本文通过数值模拟对上述结论进行了验证,并进一步研究物资需求量不确定性对两种储备模式的影响,结果表明随着需求量不确定性的增加,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式的优势越发明显.     

随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数. 以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布. 实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有“有偏”和“尖峰厚尾”特征的有偏学生t-分布假定的SV (SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性.     

两类相关索赔模型下破产概率的若干结果

研究了两类相关风险模型中生存概率φ(u)的问题,将其中一个风险由一个复合Poisson过程推广到了广义复合Poisson过程,求出了索赔额分布为指数分布时生存概率的明确表达式,并研究了此模型下索赔额分布重尾时,φ(u)的一个尾等价关系.     

Asymptotic Properties of Maximum Quasi-Likelihood Estimators in Generalized Linear Models with Diverging Number of Covariates

In this paper, for the generalized linear models (GLMs) with diverging number of covariates, the asymptotic properties of maximum quasi-likelihood estimators (MQLEs) under some regular conditions are developed. The existence, weak convergence and the rate of convergence and asymptotic normality of linear combination of MQLEs and asymptotic distribution of single linear hypothesis test statistics are presented. The results are illustrated by Monte-Carlo simulations.     

政企联合储备模式下应急物资储备及采购定价研究

为提高灾害发生后应急物资的供给能力，降低政府单独储备应急物资时承担的风险及成本，文章设计了一个基于政府主导的政企联合储备应急物资模型，并对合作中的两个关键问题——物资储备量及采购定价进行了研究.在考虑政企双方同时参与现货市场的情形下，文章通过逆序推导法给出了企业最优储备量决策及政府最优采购定价，并与政府单独储备模式进行了对比分析，发现联合储备模式能够有效降低政府采购成本，提高企业收益，实现双方合作共赢.此外，文章还进一步分析了灾害事件发生概率，政府自身储备量等因素对政企双方决策，各自成本收益及增减变化的影响，发现随着灾害事件发生概率和现货市场采购价格的增加，联合储备模式的优越性越发明显，而过多的政府自身储备量及企业参与现货市场的行为则会阻碍企业参与合作的积极性，削弱联合储备的优越性.文章的研究为政府联合企业开展应急物资储备工作提供了操作策略和指导法则.     

Phase-Type分布数据拟合方法综述

Phase-Type(PH)分布具有良好的通用性和易于进行解析处理的特性,因此PH分布已经成为随机模型解析分析的重要工具.PH分布的数据拟合方法是应用PH分布的基础,分析了PH分布数据拟合的矩估计方法、极大似然估计方法及PH分布拟舍重尾分布数据方法的研究现状,并讨论了PH分布数据拟合方法进一步的研究方向.