系统风险不同预期下的存款保险费率测算

将影响银行资产价值的风险因素分解为系统风险因素和银行特定风险因素,进而在系统风险因素点估计和区间估计的不同预期下测算银行存款保险费率水平,得到的费率能够反映银行资产风险随经济形势波动的变化情况。通过模拟测算了我国16家上市银行2008~2016年间特定经济形势情境下的存款保险费率水平,并在极端压力下与传统Merton费率进行了比较。得到的基本结论包括:不同年度不同银行费率对系统风险因素的敏感程度不同;经济形势尾部极端分布对费率的影响具有非对称性特点,风险极高区间对费率的贡献远大于风险极低区间;与传统的Merton费率相比,系统风险特定预期下测算的费率更契合经济形势的变化,这在存款保险制度运行初期,有利于增强基金的抗压能力。     

混合效应模型及其在非寿险费率厘定中的应用

在非寿险分类费率厘定中,广义线性模型的应用十分普遍,但当某些费率因子的水平数很多时(本文称之为多水平因子),广义线性模型的估计结果将不可靠。解决此类问题的一种方法是把多水平费率因子作为随机效应处理。将多水平费率因子作为随机效应处理可以采取下述三种方法:(1)分别用广义线性模型和信度模型估计普通费率因子和多水平因子,通过广义线性模型与Buhlmann-Straub信度模型的迭代应用预测索赔频率和索赔强度;(2)应用广义线性混合模型分别预测索赔频率和索赔强度;(3)直接对经验纯保费数据建立Tweedie混合效应模型。本文把上述模型应用于中国车损险实际数据的研究结果表明,这三种方法比较接近,但从总体上看,广义线性混合模型的估计结果更加可取。     

信用担保对银行向中小企业融资的决策影响分析

本文分析了中小企业能从银行获得贷款的项目风险范围,得出:提高抵押条件,可以使得风险范围扩大.当中小企业的抵押品不足时,不能从银行获得贷款的情况下,我们引入了政策性信用担保机构,分析显示了担保下企业获得担保贷款的项目风险范围,并给出了在担保机构无盈利时的担保费率公式.     

基于双层规划的高速公路收费费率优化模型

在全国联网收费的背景下,从动态收费的角度考虑,建立了双层规划模型,上层规划中将路网管理者作为领导者,以高速公路收费效益最大化为目标函数,同时考虑道路运营管理方的合理收益和养护成本支出情况,下层规划则以用户出行效用最大化为目标,充分考虑了道路使用者的道路选择差异性及道路拥堵对交通分布的影响,建立随机用户均衡模型.最后结合某地区AB地高速公路实际情况进行分析,采用了遗传模拟退火算法验证了模型的实用性,并与其他的算法对比,验证了算法的有效性。研究表明:优化模型可以有效提高高速公路的收费效益和用户的出行效用,可以分散高峰时的交通压力,提升高速公路的通行效率.     

关于可信性模型的若干评注

可信性模型是经验费率厘定中最重要的方法，本文在简述可信性概念的发展简史并强调了有限扰动可信性和最精确可信性的区别后，重点剖析了最精确可信性的理论基础，且详尽地解释了导出（修正）Buehlmann单合同可信性模型的基本思路，在阶段性地展示了建立此模型基本假定的过程后，给出了风险保费与预测值的可信性估计的简明公式，现今最基础的Buehlmann-Straub可信性模型可视为由多个相互独立，且具有相同的结构函数的（修正）Buhlmann单合同模型相嵌而成，这种组嵌方式使得估计该模型的未知结构参数成为可能，本文最后概述了可信性模型的主要进展，全文的叙述是说明性的，不步及技术性证明过程，目的在于为理解可信性模型提供一个直观与清晰的思路。     

农业保险“茶艺”

得到精确的茶叶单产分布对准确厘定费率很重要，而单产分布则与茶叶种类、植茶区域、茶园年龄、茶园小气候等均有关系。     

非寿险损失分布估计和经验稳定性分析(I)

吴岚，杨静平．非寿险损失分布估计和经验稳定性分析，数理统计与管理．１９９７，１６（１），５４～６１．保险精算师的工作大致可分为保费设计和经营状态分析两个方面。本文首先介绍非寿险中的损失估计方法，包括根据不同的数据类型（分组型、有聚点、左截断和右删失）而讨论相应的估计方法，还有对分布函数本身的分析，对估计方法的讨论。其次，在损失分布已知的基础上，分析不同赔偿方式之间的数量关系，进一步指导进行现行费率的修订和开发新险种。最后，介绍非寿险中的准备金计算方法，建立理赔延迟的准备金模型，例如：已发生但未报告、已报告但未赔付等模型，然后讨论模型的解法     

随机利率下具有马氏调控的Pascal模型

收稿研究随机环境下带利率的风险模型;对随机利率下由马氏调控费率的Pascal模型,我们克服了随机环境和随机利率的限制,得到破产概率及破产时、破产前剩余、破产赤字联合分布的计算方法.     

零膨胀广义泊松回归模型与保险费率厘定

在保险产品的分类费率厘定中,最常使用的模型之一是泊松回归模型.当损失数据存在零膨胀(zero-in flated)特征时,通常会采用零膨胀泊松回归模型.在零膨胀泊松回归模型中,一般假设结构零的比例参数φ为常数,不受费率因子的影响,这有可能背离实际情况.假设参数φ与费率因子之间存在一定关系,并在此基础上建立了零膨胀广义泊松回归模型,即Z IGP(τ)回归模型.通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,Z IGP(τ)回归模型可以有效地改善对实际数据的拟合效果,从而提高费率厘定结果的合理性.     

运用时空模型厘定湖北省县级水稻产量保险的纯费率

本文建立了23个综合考虑水稻单产的时间效应、空间效应和时空交互效应的时空模型。利用湖北省1991-2007年县级水稻单产数据,借助WinBUGS进行Gibbs抽样估计,根据DIC准则进行选择最优模型,预测1992-2009年各县市的水稻单产。基于2008年预测单产及其后验分布,厘定县级水稻产量保险的纯费率。研究的主要结论:1992-2007年的预测值与实际值比较接近,且预测的水稻单产的标准差都比较小,表明所选择模型具有良好的短期预测能力;相邻地域的纯费率比较接近;所厘定的纯费率与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)误差正相关,Pearson相关系数为0.6793,MC误差包含来自时间、空间以及两者相互作用带来的不确定性。