| 基于厚尾分布的非寿险准备金评估模型 |
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| 作者姓名： | 黄一凡 孟生旺 |
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| 作者单位： | 1. 中国人民大学 应用统计科学研究中心, 北京 100872;2. 兰州财经大学 统计学院, 兰州 730020 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（16JJD910001）;国家社科基金重大项目（16ZDA052）;中央高校建设世界一流大学（学科）和特色发展引导专项资金 |
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| 摘 要： | 未决赔款准备金评估是财产保险公司偿付能力管理的核心工作,通常使用的评估方法是广义线性模型.当增量赔款数据存在尖峰厚尾特征时,广义线性模型的传统分布假设可能与实际数据不相符合.此外,保险公司的多条业务线之间往往存在一定的相依关系,这就要求对总准备金的评估结果进行相应调整.本文使用三种新的厚尾分布(即幂Frechet分布、广义对数Moyal分布和全尾伽马分布)代替传统模型中使用的伽马分布、对数正态分布和GB2分布假设,考察它们在未决赔款准备金评估中的应用效果,并应用Copula函数描述了不同业务线之间的相依关系.借助参数化bootsrap和蒙特卡罗随机模拟方法,给出了准备金的预测分布和风险度量值.基于一组实际数据的研究结果表明,厚尾分布对于改善未决赔款准备金的预测效果具有很高的应用价值,而相依性的调整也使得准备金的预测结果更加合理.
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| 关 键 词： | 厚尾分布 相依风险 Copula 准备金评估 蒙特卡罗 |
| 收稿时间： | 2018-06-19 |
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