LINEX损失函数下具有时间效应的多合同信度模型

采用信度理论的方法,在既考虑制定保费的公平性、合理性,又考虑不同风险组之间具有特殊相关结构(即时间效应)的基础上,研究了LINEX损失函数下具有时间效应的多合同模型,推导出信度保费,也得到了LINEX损失函数下多合同Bühlmann模型的信度保费和结构参数的无偏估计,从而推广了经典信度理论.     

平衡损失函数下风险相依回归信度模型

首先,给出了平衡损失函数下信度保费估计与二次损失函数下的信度保费估计的关系;然后,给出了在平衡损失函数下具有风险相依的回归信度保费表达式;并讨论了平衡损失函数下,目标估计为特殊情况的回归信度保费和风险等相关;以及具有共同效应时,二种回归信度保费表达式.     

误差等相关的信度模型（英）

首先,在假设误差呈现等相关的正态-正态分布下得到Bayes保费,表明正是精确信度的形式.其次,建立了误差等相关的Bühlmann信度模型,得到了相应的 信度估计.在引进了合同之间的自然权重后将该模型推广到Bühlmann-Straub信度情形.但是结果表明,在Bühlmann-Straub模型下信度估计仅拥有广义的“信度”形式.     

平衡损失函数下具有两水平共同效应的信度模型

在保险实务中,组合风险间与个体风险间分别具有一定的相依性,考虑保费的目标估计,采用正交投影的方法,在平衡损失函数下得到了未来保费的非齐次与齐次信度估计,进而给出了结构参数的无偏估计.结果表明,得到的信度估计具有经典信度模型的加权形式.     

基于时间效应的广义信度模型

考虑保费的目标估计,利用信度定价原理对具有时间效应的风险保费进行了研究,得到了平衡损失函数下的信度估计.结果表明,信度因子依赖于时间变化效应.     

矩相关保费原理中具有风险相依结构的信度模型

在经典信度理论中,信度估计只适合净保费原理,很难推广到一般的保费原理,并且其假设保单组合不同保单索赔额之间独立,没有考虑风险之间相依性.该文根据一种统一的保费原理(即矩相关保费原理),考虑风险之间的相依性,运用信度理论方法估计风险随机变量的矩母函数,给出在矩相关保费原理中具有风险相依结构的保费估计,并且给出结构参数的无偏估计,从而推广了经典信度理论.     

Mlinex损失函数下的信度保费

在经典信度理论中，通常用对称损失函数作为衡量预测结果好坏的标准，忽略了拟合度的重要性.为使信度模型更好地应用于实际中，用Mlinex损失函数解决经典信度模型中由对称损失函数引起的高保费征收问题，推导出在Mlinex损失函数下的贝叶斯保费和信度保费，并验证了贝叶斯保费和信度保费的相合性.数值模拟结果表明，Mlinex损失函数下的信度保费优于经典信度保费.     

基于平衡损失函数下的信度模型

在平方损失的基础上引入惩罚项,构成一种非对称的平衡损失函数。基于这种平衡损失函数,运用贝叶斯统计推断理论得到了贝叶斯保费;结合Bühlmann信度模型和Bühlmann-Straub信度模型,给出了最优线性保费的估计结果。     

矩相关保费原理下具有时间变化效应的信度模型

经典信度估计只适用于净保费原理,难以推广到一般保费原理,在实际应用中,赔付额间具有时间变化效应。根据矩相关保费原理,考虑赔付额间的时间变化效应,采用信度理论方法估计赔付额随机变量的条件矩母函数,给出矩相关保费原理下具有时间变化效应的信度估计。通过数值模拟,得到基于矩相关保费原理,几种常见保费原理下风险保费的信度估计满足相合性。     

基于历史索赔不同分布的信度估计

基于加权平衡损失函数和Esscher损失函数,考虑在给定条件下历史时期的保费仅在相互独立的情形时,得到信度因子表达式,并以此给出了下一期的信度保费。     

Stein损失函数下的保费估计

利用信度理论研究在Stein损失函数下的保费估计问题,分析了贝叶斯估计、信度估计、多层贝叶斯估计3种估计,并计算3种保费估计,比较其结果发现在Stein损失函数下:当样本数n趋于无穷大时,信度保费会收敛到风险保费,且多层贝叶斯估计比贝叶斯估计的稳健性更强.     

熵平衡损失下的信度保费

通过引入具有非对称性的平衡损失函数, 给出在该损失函数下的信度保费和最优信度保费及信度因子的非参数估计, 并通过随机模拟验证了所给方法的可行性. 结果表明, 这种新的非对称损失函数比对称损失函数能更好地衡量风险, 更公平地索取保费.     

Mlinex损失函数下的信度递归模型

用Mlinex损失函数代替平方损失函数,得到了一个信度递归模型,即第t+1年的信度保费是第t年的索赔额、第t年的信度保费和集体保费的加权和.证明了该信度递归模型对年份较近的索赔额赋予更大的权重,对年份较远的索赔额赋予较小的权重.     

具有时间变化效应的信度模型

利用信度理论方法研究了具有时间变化效应的风险保费的估计问题.结论表明,具有时间变化效应的信度模型,其信度估计仍然是个体索赔数据与聚合保费的加权平均,且信度因子依赖时间变化效应,从而推广了经典的信度原理     

零膨胀泊松模型中风险参数的贝叶斯估计

该文建立了贝叶斯模型,讨论了零膨胀泊松分布中参数的估计问题.在平方损失函数、Linex损失函数和Stein损失函数下得到了风险参数的贝叶斯估计.进而,引进了信度理论,在平方损失函数下得到了风险参数的信度估计,证明了估计的相合性.最后,通过数值模拟的方法对估计的收敛性进行了比较.     

基于Copula函数的风险度量和保费定价模式

在修正确定等价风险度量方式的基础上,应用Copula连接函数,将组合投资各风险之间的相关性考虑在保费定价和风险度量中,提出一种基于Copula函数以及单个风险是混合分布时基于Copula函数的风险度量和保费定价模式,并证明了其满足的性质.