缺乏先验信息条件下的对数正态分布车险索赔额定价模型

假定车险索赔额服从对数正态损失分布,并且其结构方差和过程方差存在显著差异,通过分析全体车险保单组合的历史索赔损失数据,估计出结构方差和过程方差的先验参数,从而得到个体保单未来索赔额的最优估计模型；在此基础上,给出了一个既考虑索赔频率又考虑索赔严重性的车险经验费率定价模型.     

基于时变假设的修正负二项车险索赔频率精算模型

传统车险索赔频率模型都采用风险水平在保险期间保持不变的假设,采用风险水平时变假设,选择Weibull过程作为风险强度函数,引入传统的负二项索赔频率模型。新模型修改原有频域方法为时域参数方法进行参数估计,并使用极大似然估计结合贝叶斯估计的方法估计出Weibull过程的水平参数λ和形状参数β。在β=1时,新模型就等价于传统负二项模型;此外,新模型可为风险上升(β1)和风险下降(β1)的保单确定更准确的风险保费。     

先验与后验相结合的汽车保险索赔模型

在传统的汽车定价中,建立索赔模型通常使用后验经验估费法,这种后验方法因为忽略重要的先验信息而存在缺陷。本文提出了先验与后验方法相结合的新索赔模型,并使用信度理论对新老模型进行比较分析,最后给出了具体计算方法和实例。研究表明,新索赔模型不仅使车险定价更公平合理,降低定价风险;而且易于运用。     

基于车联网数据的驾驶行为保险定价

为了提高车险定价的准确性和公平性,从车联网大数据中提取广泛的驾驶行为风险变量,建立汽车保险的纯保费预测模型.采用Logistic回归和数据分箱方法构建驾驶行为风险因子,应用机器学习算法计算保单累积损失金额的预测值,确定合理的车险定价方案.在此基础上,对各个风险因子与车险纯保费之间的关系进行量化分析,最终得到完整的分类费率表.实证结果表明,本文的定价方法不仅提高了车险纯保费预测结果的准确性,增强保险公司的竞争能力,同时也满足保险定价的可解释性要求.车辆驾驶员可以根据划分的风险类别改善驾驶行为,有助于促进社会整体福利的提高.     

零膨胀负二项回归模型的推广与费率厘定

在费率厘定中,当索赔次数数据存在过离散(over-dispersion)特征时,通常会采用负二项回归模型,但当索赔数据中同时又出现零膨胀(zero-inflated)问题时,负二项回归模型不再适合对这样的数据进行分析.在传统的零膨胀负二项回归模型为基础,并将其推广到更为一般的形式,同时利用解决费率厘定中出现的既有过离散又有零膨胀的问题.通过对一组汽车 损失数据的拟合,推广后的零膨胀负二项回归模型有效地改善了拟合效果.     

维修性先验信息的融合方法

在利用Bayes小子样方法进行维修性指标验证时,针对维修性先验信息与现场维修信息为异总体的可能性较大的问题,分别建立了前期试验阶段维修时间信息向现场试验信息折合的内积模型和相似装备维修时间信息向待评装备维修时间信息折合的线性模型。采用随机加权法将先验信息转换为先验分布,并以现场信息为基准,根据各先验信息与现场信息分布模型中均值参数的差异程度来确定各先验分布的权重,然后通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差,对其融合后为正态分布的假设进行了检验,同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。对某舰船装备维修性先验信息的折合与融合的实例表明了方法的有效性。     

考虑跨期系统风险的存款保险逆周期定价方法

将影响银行资产价值的风险因素分解为系统性风险因素和银行特定风险因素,从而在跨期条件下,将表征系统性风险的宏观经济因素引入到存款保险费率厘定的模型中,进而得到具有逆周期特点的存款保险费率厘定方法。通过实证和模拟分析,得到我国14家上市银行2008~2012年跨期5年的存款保险费率,并就各年度费率均值和逆周期特点两方面,与其他费率制定方法进行了比较,并对参数进行了敏感性分析。得到基本结论:逆周期存款保险的基础费率随存款参保比例的上升而降低;逆周期费率厘定方法具有一定的额外成本,且费率的逆周期特征越显著,额外成本越高。     

保费率交替变化的马氏调制风险模型

考虑保费率交替变化的马氏调制风险模型,首先研究保费率变化为两状态平稳遍历马氏过程下该模型的生存概率,并推导出具有平稳初始状态分布的生存概率满足的积分-微分方程;然后通过Laplace变换对该方程的解进行了研究,利用方程组系数矩阵的非负特征根,得到了初始资本为零时生存概率的精确表达式.最后作为特例,研究了索赔额为指数分布下生存概率的具体表达形式.     

基于RBF网络的工程保险费率厘定研究

目前,在我国的工程保险费率(EIR)厘定中,一般采用固定费率表来确定保险费率.近年有人提出基于风险系数调整来厘定费率,主要依赖专家经验,采用了层次分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE).为了更客观地确定工程保险费率,本文根据工程保险费率的厘定原理,引入RBF神经网络方法来进行风险分析,建立一种基于RBF网络的工程保险费率确定模型,可直接得出纯费率,为保险公司工程保险费率厘定提供参考工具.     

基于GRAS方法的CGE模型参数估计——以上海区域经济SAM表为例

为更新包含负值的社会核算矩阵(SAM表),有效保留先验信息,同时进行CGE模型弹性参数和比例参数的估计,本文构建了基于改进的GRAS方法,以CGE模型最优分配为约束条件的优化模型,并进行数值模拟.构建的优化模型可直接求解全局最优解,无需进行弹性参数和比例参数误差分布假设.模拟结果显示,本模型能有效保留上海区域经济SAM表先验信息,同时对出口CET函数、CES生产函数和进口Armington条件弹性参数进行了有效估计.     

计算费率的新方法——改进的NCD系统

在当今各国比较流行的NCD系统的基础上，提出了改进，考虑了索赔度对被保险人历史记录，进而对其相应缴纳保费的影响，同时使被保险人的保费同其所承担风险具有一致性。尤其对我国车险市场费率混乱的情况下，采用此系统更能保护被保险人的利益，提高保险人的决策水平。     

投资连结产品的再保险策略

对趸缴保费和分期缴纳保费两种情况，在投资基金服从对数正态分布的假定下，研究投资连结产品在经营期内每年的最优比例再保险和超额损失再保险策略，所得结论对保险人做此决策具有直接的指导作用。     

VaR限制下的最优保险投资策略选择

以VaR作为保险公司整体风险的测度,建立均值-VaR模型,讨论保险公司最优投资策略的选择问题.为保证保险公司在投资期内的安全,引进一个安全投资比例,保险公司以安全投资比例的资金用于投资.求解模型,得到保险公司的最优投资策略和有效边界的解析形式,讨论了保费、索赔对最优投资策略以及有效边界的影响.最后,用实际数据对保险公司如何选择安全投资比例,如何分配投资资金进行了模拟.     

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.     

道德风险与基于委托-代理理论的最优保险契约模型

分别针对事后信息对称和存在道德风险的情况 ,使用委托—代理理论建立了相应的保险契约分析模型 ,对两种情况下的最优保险契约的性质进行了研究 .我们证明了信息对称时 ,最优保险契约要求完全保险 ,从而可以达到帕累托最优的风险分担 ,而且此时最优保险费等于意外事件造成损失的期望值 ;存在道德风险时 ,出于激励的目的 ,最优保险契约要求只提供部分保险 ,最优保险费小于意外事件造成的期望损失 ,而且随着意外事件造成损失的增大 ,投保人所遭受的实际损失也应该增大 .在两种情况下 ,最优保险费都与投保财产成反比.     

地震损失风险的Copula混合分布模型及其应用

地震造成的损失主要包括直接经济损失和人员伤亡.本文以我国1950-2015年期间的地震灾害统计数据作为研究样本,建立了地震灾害造成的直接经济损失和死亡人数的Copula混合分布模型.在该模型中,用右截断的Gumble分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合对数直接经济损失,用两端截断的负二项分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合死亡人数,用Copula函数建立直接经济损失与死亡人数之间的相依关系,并通过蒙特卡罗模拟计算风险相依情况下地震灾害的风险度量值.与传统的地震灾害模型相比,本文提出的直接经济损失与死亡人数的Copula混合分布模型对巨灾数据的拟合更加合理,为我国建立地震巨灾保险制度提供了一种可供选择的精算模型.     

车险市场中投保人保费负担能力评估

目前,我国车险市场的费率市场化工作正在保监会的推动下逐步开展。以"从车主义"为主的我国现行车险费率制度在满足投保人需求方面存在的缺陷,特别是投保人对保费的负担能力问题是费率市场化过程中需要考虑的重要内容。本文基于对机动车辆保险保费负担能力的设定,从不同的角度对投保人车险保费负担能力进行了评估,并在分析投保人负担能力的基础上,对车险费率改革的未来方向提出政策建议。     

Paretian型超出损失再保险纯保费的贝叶斯极值估计

导出全Paretian模型的参数的贝叶斯估计式，并将参数估计式应用于纯保费的估计，得到了超出损失再保险保单的纯保费的贝叶斯估计公式。作为一个应用，将所得到的估计结果应用于火灾保险和汽车保险数据。最后通过MC模拟说明所构造的模型的稳健性。