考虑时间因素的退保率指标及应用

本文对目前广泛使用的两个退保率指标进行了分析,指出了其计算公式存在的问题,特别是没有考虑时间因素。本文以数理推导为依据,提出了一个考虑时间因素的新退保率一g退保率,并在合理假设下,给出了年g退保率和月g退保率的计算公式,并指出了各月份的g退保率不具有可比性。最后结合一个示例,就各个退保率与g退保率的差异进行了分析,并给出了建议。     

用POT方法估计损失分布尾部的效应分析

在再保险中,对高超额层选取及定价等问题的讨论有着重要意义,从而引出对如何选取好的统计模型来拟合大的观测值这一问题的讨论。针对这一问题,我们考虑了POT方法(peaks over thoreholdapproach),即根据极值理论(EVT),用模拟的方法对这一方法进行评价,指出了POT方法的若干优缺点陷。     

用Poisson-Tweedie模型拟合索赔次数

本文主要考虑用Poisson Tweedie分布族来近似实际索赔次数的分布。在这里,我们把使X2拟合优度统计量的值的大小作为评估的标准,最后用来自B櫣hlmann的一组数据对此方法进行了验证。     

关于汽车赔付次数的一类新分布

为了拟合汽车的赔付次数，本文给出了一类新的分布，即GPSJ1分布类．这个三参数的分布类包括的经典赔付次数分布比较多，特别是许多已知的无穷可分分布都属于这一类，在求参数的最大似然估计时此分布也具有很大的优越性，文中对此进行了讨论．本文最后我们以中国一家保险公司的实际赔付数据为例用此分布类对其进行了拟合，拟合效果令人满意。     

再论机动车辆保险的精算模型及其应用

通过对非参数混合泊松模型的分析 ,我们发现用此类模型建立无赔款优待系统是不合适的 .在文中我们使用 Hofmann分布为我国一家保险公司的索赠数据进行拟合 ,效果令人满意 ,然后导出最优无赔款优待系统和零效用原理下的无赔款优待系统     

考虑时间因素的结案率计算公式及应用

本文针对文献中几个结案率指标没有考虑时间因素的问题,以数理推导为依据提出了一个新结案率:g结案率。从精细化管理角度出发,本文给出了年g结案率、月g结案率的计算公式,以及当预定年g结案率时各月份月g结案率的计算公式。最后结合一个实例,就g结案率的应用给出了几条建议.     

GPSJ分布类下的无赔款优待系统及应用

本文利用GPSJ1的性质,导出此分布类下的最优无赔款优待系统和零效用原理下的无赔款优待系统。同时以我国一家保险公司的索赔数据为例,对本文给出的结果进行说明。     

变异系数的区间估计

在机动车辆索赔次数模型的研究中,考虑分布的离散程度是必要的,它有助于选择正确的统计模型。对于给定的样本容量为T的一个样本Ni,i=1,…,T,本文用非参数方法给出了KarlPear son变异系数的区间估计。最后将估计方法应用于我国保险公司的一组实际数据,得到令人满意的结论。