基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

责任准备金的最优投资计划

给出两种责任准备金的投资模型—单纯存款模型和既可存款又可购买国债模型,都使原本无收益的保险基金产生了经济效益.并从中找到一个最优的投资方式—既存款又购买国债.最后用一个简单的实例模拟,取得良好的效果.期望本模型为我国的保险基金提供可以借鉴的方法.     

基于GPSJ_1过程下的未决赔款准备金

在非寿险精算领域中,未决赔款准备金的计算需要两个变量:损失额度(或者理赔额度)和理赔次数,其中理赔次数分布的研究具有更大的难度.GPSJ分布类使用面广,包含的分布种类较多,相关的理论也比较完备.通过假设理赔次数服从GPSJ分布类,运用排队论分析方法得到未来某时间段内已完成的未决赔案次数,从而进一步得到未来某时间段内需要计提准备金的分布函数.     

中山市科技金融"五个一"工作进展顺利

今年3月，中山市被省科技厅和省金融办联合认定为首批科技金融结合试点城市之一，获得省科技厅1000万元风险准备金支持。按照工作方案，中山市要完成“五个一”任务：一项扶持政策，一家风险投资公司，一家银行参与，一家担保机构，一个助贷平台。目前，除风险投资公司尚未设立外，其他“四个一”基本敲定。     

联合寿险精算模型研究

介绍了一个寿险的新险种－联合寿险，讨论其理论模型及精算原理和方法。     

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.     

浅论企业准备金的会计处理与纳税调整

本文主要阐述了企业准备金的会计处理和纳税调整方面的有关问题。     

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.     

带跳的Vasicek利率模型下的寿险净保费责任准备金

基于市场利率的随机跳跃波动特征,利用复合Poisson过程和Ornstein-Uhlenbeck过程分别刻画利率的随机跳跃性和随机连续变化性,并将二者进行耦合构建具有随机跳跃性的利息力函数,得到一类带Poisson跳的Vasicek利率模型。研究在该利率模型下的累积利息力函数和货币期望折扣函数的数学表达形式,给出相应的数值分析,并基于此进一步研究了寿险产品净保费准备金的测算问题。