保费随机收取的双险种二项风险模型的破产概率

本文考虑双险种二项风险模型,对保单到达时收取的保费是一随机变量进行了研究,得到了其破产概率的一般公式和lundberg不等式.     

负二项回归模型的推广及其在分类费率厘定中的应用

分类费率厘定中最常使用的模型之一是泊松回归模型,但当损失次数数据存在过离散特征时,通常会采用负二项回归模型。本文将两参数的负二项回归模型推广到了三参数情况,并用它来解决分类费率厘定中的过离散(over-dispersion)问题。本文通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,三参数的负二项分布回归模型可以有效改善对实际损失数据的拟合效果。     

复合二项-负二项风险模型的研究

本文研究了一类复合二项-负二项风险模型,并对所建立的模型,利用鞅分析方法讨论了模型的调节系数,推导了保险公司在初始准备金为u条件下的最终破产概率ψ(u)的表达式和Lundberg不等式。     

考虑个体保单风险特征的最优奖惩系统

奖惩系统在汽车保险中的应用非常普遍。论文首先介绍和讨论了泊松-伽马假设下的最优奖惩系统及其性质;其次在假设个体保单的索赔频率服从二项分布,而二项分布的一个参数服从贝塔分布的条件下,建立了一种考虑个体保单风险特征信息的最优奖惩系统,其中风险特征信息可以通过广义线性模型的形式引入奖惩系统;然后在假设个体保单的索赔频率服从负二项分布,而负二项分布的一个参数服从贝塔分布的条件下,建立了另一个最优奖惩系统;最后讨论了这两个奖惩系统的性质和应用。     

总理赔额分布函数的界值及数值计算

根据单个保单理赔额分布函数F(x)的一些特殊性质,研究了开放个别风险模型在保单个数N为负二项分布下,总理赔额分布函数FS(x)对任意x的界值问题,得到一些实用的、便于数值计算的界值结果.     

风险非同质性保单组合赔付额的计算

对于保单组合赔付次数及赔付额的计算,是非寿险精算研究的一项基本内容.讨论了非同质风险下的保单组合,在赔付次数采用混合泊松分布拟合时的两种情况下赔付额分布的计算,给出了相应的迭代公式.     

零调整分位数回归模型在车辆保险索赔额中的研究与应用

车辆保险产品的定价一般会考虑保单持有人的索赔概率和期望索赔额等两个因素,零调整逆高斯回归模型作为解决这类问题的一个有力工具,由于变量分布的限定,从而具有一定的局限性.针对该问题,本文基于零调整逆高斯回归模型和分位数回归模型的思想,提出零调整分位数回归模型,并结合实际数据进行了拟合分析.与零调整逆高斯回归模型拟合的结果比较表明,零调整分位数回归模型可以作为研究车辆保险中索赔额的一个有力工具.     

带干扰的复合负二项过程下的双险种负风险模型

本文研究了带干扰的索赔过程为复合负二项过程的双险种负风险和模型.用两种不同的方法得到了该模型的最终破产概率,还得到了Lundberg不等式,推广了经典负风险模型.     

一类考虑破产限的双险种风险模型

本文研究一类考虑破产限的双险种风险模型,其中,一类险种保单到达是强度为λ的Poisson过程,退保、保单的非正常索赔以及正常索赔过程分别是关于保单到达过程的ρ_1—稀疏过程、ρ_2—稀疏过程、ρ_3—稀疏过程,另一类险种保单到达及索赔均服从复合负二项分布,运用鞅方法讨论该模型盈余过程的性质,并给出最终破产概率的表达式和Lundberg不等式.     

广义复合二项风险模型下的破产概率

将复合二项风险模型的保费收入推广为在单位时间内收取的保单数服从强度为α的poisson分布，利用鞅方法得出了其破产概率的一般公式及满足Lundberg不等式。     

汽车保险市场的信息不对称:来自商业第三者责任险的证据

本文修正了Richaudeau(1999)提出的保障-风险条件相关模型,考虑到索赔次数中的"零膨胀"现象,采用零膨胀Poisson分布拟合索赔次数,以我国汽车商业第三者责任保险作为研究对象,研究了中国车险市场的信息不对称问题。实证结果表明,在控制公开信息的基础上,我国汽车保险市场仍存在显著的信息不对称问题。但是,保险公司可以通过费率厘定、无赔款优待制度、附加险设计等方法分离不同风险的投保人,减轻信息不对称程度对公司经营的影响。     

基于中国地震的损失模型(英文)

对损失分布的估计一直是保险公司的重要问题. 有多种参数方法以及非参数方法拟合损失分布. 本文作者提出了结合参数和非参数的方法来解决损失分布拟合问题. 首先通过超额均值图确定大小损失之间的阈限,再利用广义Pareto分布拟合阈值以上损失, 转换后的核密度估计拟合阈值以下损失. 最后, 通过实证分析将该方法和其他方法进行了误差分析比较, 取得了理想的结果.     

过度离散型数据的统计模拟与分析

针对车险索赔次数数据经常出现的过度离散问题,采用数值模拟的方法,分别使用泊松模型(Poisson)、负二项回归模型(NB)以及广义泊松模型(GP)对不同程度的过度离散车险索赔次数数据进行拟合,并用均方误差、偏差以及AIC和BIC准则对Poisson、NB、GP三种模型的优良性进行比较分析,得到了不同条件下三种模型的优良性,并针对不同的条件给出了模型选择的建议.     

Bayesian Inference for the Beta-Binomial Distribution via Polynomial Expansions

A commonly used paradigm in modeling count data is to assume that individual counts are generated from a Binomial distribution, with probabilities varying between individuals according to a Beta distribution. The marginal distribution of the counts is then BetaBinomial. Bradlow, Hardie, and Fader (2002, p. 189) make use of polynomial expansions to simplify Bayesian computations with Negative-Binomial distributed data. This article exploits similar expansions to facilitate Bayesian inference with data from the Beta-Binomial model. This has great application and computational importance to many problems, as previous research has resorted to computationally intensive numerical integration or Markov chain Monte Carlo techniques.     

多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用

对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征的纵向医疗费用数据进行拟合与预测,并且使用两种不同的降维估计方法进行模型估计,并将该模型应用于一组含...     

我国保险赔付的时间序列分析——建模与预测

本文采用季节性时间序列模型,对我国保险业2002年1月至2008年11月的赔付支出数据进行分析,建立了Box-Jenkins季节模型,结果显示该模型具有较好的预测效果,可为我国保险业赔付的监管与决策提供参考。     

中国人口死亡率建模比较及长寿风险度量

以我国颁布的3套保险行业经验生命表为基础，结合1995-2017年国家统计局发布的《中国统计年鉴》中的死亡率数据，首先分析了中国全年龄人口数据死亡率动静态变动特点，其次比较了LC，CBD和APC 3种模型对中国死亡率数据的拟合优劣，最后采用最优APC模型度量了不同生命表下的长寿风险.死亡率的动态变化会导致以经验生命表为依据的年金产品定价出现偏差，增加养老金管理机构的承保风险.     

中国城乡居民养老制度可持续性的精算研究

围绕我国城乡居民养老保险体系可持续化问题,从中国实际出发,分层次、多角度的分析了当前我国的养老保险制度.首先,针对中国养老保险基金问题,基于当前养老保险体制,分别从三个层次入手,建立中国城乡居民养老保险基金收支模型;其次,基于养老制度的可持续性,建立了养老金缺口模型,并对养老金缺口的未来趋势进行了合理预测;最后,对所建立的模型进行了评价及推广.     

A Bayesian dichotomous model with asymmetric link for fraud in insurance

Standard binary models have been developed to describe the behavior of consumers when they are faced with two choices. The classical logit model presents the feature of the symmetric link function. However, symmetric links do not provide good fits for data where one response is much more frequent than the other (as it happens in the insurance fraud context). In this paper, we use an asymmetric or skewed logit link, proposed by Chen et al. [Chen, M., Dey, D., Shao, Q., 1999. A new skewed link model for dichotomous quantal response data. J. Amer. Statist. Assoc. 94 (448), 1172-1186], to fit a fraud database from the Spanish insurance market. Bayesian analysis of this model is developed by using data augmentation and Gibbs sampling. The results show that the use of an asymmetric link notably improves the percentage of cases that are correctly classified after the model estimation.     

偏t分布假设下的空间效应模型及其应用

在非寿险索赔强度预测中,目前使用最为广泛的是广义线性模型。索赔强度的广义线性模型假设因变量服从伽马分布或逆高斯分布,且在预测项中仅能考虑协变量的线性效应。这些限制性条件都有可能影响索赔强度预测结果的准确性。本文对索赔强度的广义线性模型进行了推广:用偏T分布代替常用的伽马分布和逆高斯分布;在预测项中引入惩罚样条函数来描述连续型协变量的非线性效应;考虑索赔强度在不同地区的差异性和相邻地区的相依性。最后基于一组实际的车损险数据进行了实证研究,结果表明,本文的推广模型可以明显提高索赔强度预测模型的拟合优度。