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。     

保险公司破产概率的估计及随机模拟

研究人寿保险的破产模型 ,其中保单到达和索赔发生时刻为相互独立的 Poisson流 ,索赔额服从指数分布 .针对此模型给出了 t时刻之前破产概率的一个上界估计 ,并给出了破产概率的随机模拟计算流程和一个具体例子的数值模拟结果.     

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.     

随机利率下保单组的准备金精算模型

针对同质寿险保单组,分别建立了确定利率与随机利率准备金精算模型。通过对比分析,发现保单数的增加会降低死亡率风险,但不会减小利率风险。对于平均未来损失额的近似值,给出了其前二阶矩的一般表达式,以及一个具体的利率模型下的表达式。     

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.     

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。     

基于粗糙集的保险风险规则挖掘模型

加入WTO后，中国的保险行业将全面与国际保险体系接轨，这意味保险行竞争更加激烈，机动车辆保险业务已成为我国财产保险业务的龙头险种。由于机动车经常处于运动状态，具有较高的风险性。如何对车险保单数据进行挖掘和分析出风险规则是本文的研究重点，本文介绍粗糙集理论的基本概念，运用VPRS模型对车险保单数据进行分析，借助于粗糙集理论的数据挖掘工具ROSETTA挖掘出隐含在其中的风险规则。     

跳跃-扩散模型的首达时研究

考虑跳跃-扩散风险模型,研究盈余达到下界L的首达时T的特性.利用更新论证得到关于(u)=E[e-rT|U(0)=u]的更新方程.对于下跳模型,若索赔额为相互独立且具有相同的指数分布,得到更新方程解的解析表示;对于上跳模型,则解析表示的推出不需要指数分布的假定.作为应用,得到了首达时T的均值和方差的表达式.最后给出了数值计算和随机模拟的实例.     

依赖风险保单组合总索赔额的近似分布的误差限

在Chen（1975）、Michel（1987）等人工作的基础上．对依赖风险保单组合的总索赔额分布的复合泊松近似的误差限做进一步推广，并给出一个数值解释的例子。     

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。     

CEV模型下考虑风险相关性的保险组合时间一致性投资策略

在均值方差准则下研究了保险组合的时间一致投资策略。假定风险资产价格服从不变弹性方差（CEV）模型,保险盈余过程为扩散近似模型。考虑到金融市场和保险市场的不完全风险相关性,假设驱动CEV模型的布朗运动和驱动盈余过程的布朗运动存在部分相关。通过求解问题对应的扩展哈密顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程组,得到了值函数和最优时间一致投资策略的显式解。结果表明,考虑风险相关性后均值方差保险组合选择问题等价于一个普通组合选择问题加上一个保险组合的最优时间一致对冲问题;忽视风险相关性将对风险厌恶型投资者的福利造成显著的损失。     

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.     

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。     

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.     

随机利率权益连结保险合同的局部风险最小化

权益连结人寿保险合同是保险利益依赖于某特定股票价格的保险合同，考虑一个同时描述含具有随机利率的金融市场和被保险人寿命不确定性的模型，由于不完全性，不能利用可交易的股票和债券完全对冲掉保险合同的风险，提出利用不完全市场的局部风险最小对冲方法对冲保险者的风险，在利率是随机的情况下，通过概率测度变换来确定权益连结保险合同的局部风险最小对冲交易策略，给出了相应的内在风险过程，最后，给出了一个关于局部风险最小对冲误差与均值一方差对冲误差的比较结果。     

预防维修和VSS EWMA方差控制图联合经济决策模型

针对潜在故障导致过程质量方差漂移的可修系统,提出了一种将预防维修和监控过程方差的可变样本容量EWMA控制图联合考虑的经济决策模型.在分析确定预防维修和过程质量监控耦合机制形成的五种更新策略基础上,构建了以单位时间期望成本最小化为目标的集成决策模型.针对每种状况的期望更新成本和周期计算问题,与传统模型大多基于受控和失控两个总过程来构建的思路不同,本文采取了基于每个抽样间隔期的思路进行建模,避免了控制图平均失控运行长度计算的复杂性等问题.实例分析结果表明,本文模型由于充分考虑了预防维修和控制图两者之间耦合关系,能够获得比原先独立决策更优经济效益的决策结果.最后,利用试验设计和回归分析方法,对模型的时间和成本参数进行了灵敏度分析.     

汽车平顺性匹配的动力学模型的研究

建立了应用于汽车平顺性匹配的动力学模型,该模型包括了匹配设计的结构参数及物理参数。采用了路面不平度的白噪声激励模拟方法,给出了白噪声路面输入的状态方程。设计了一套通用的模型演化流程,可以根据设计要求得到不同自由度的汽车振动模型。通过汽车平顺性的仿真试验,分别从频域和时域两个角度进行了汽车纵向角加速度和乘客的垂向加速度性能的单变量变参数分析,初步获得设计参数和平顺性能的基本关系。     

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.