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作者: 王(37345); 李(30876); 张(30641); 刘(29536); 陈(19800); 杨(14849); 晓(14117); 赵(12164); 周(11762); 华(11187); 吴(10613); 文(10316); 明(9696); 林(9672); 伟(9667); 志(9515); 孙(9288); 徐(9234); 丽(8998); 黄(8728); 军(7697); 玉(7510); 平(7405); 郭(7106); 朱(7093); 胡(6978); 建(6923); 红(6877); 春(6177); 云(5976)

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均值计数模型下汽车保险索赔频数的估计方法

[期刊] 财经论丛 [作者] 赵晓兵刘伟

汽车保险的索赔频数预测问题是非寿险精算理论和应用研究的一个重要内容。但是,在含有高维附加信息的情形下,传统的估计方法就不再适用。本文在均值计数模型基础上,利用凸惩罚函数进行变量选择,找到影响车险索赔频数的显著性因子,并通过模拟和实例分析来评价该模型和所提出的方法的可行性。

关键词：汽车保险均值计数模型凸惩罚变量选择估计方程

泊松计数回归模型以及在汽车保险理赔欺诈行为中的应用

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 吴琴刘寅田国梁

泊松计数方法作为估计敏感性特征的比例的方法，克服了项目计数方法泄露被调查隐私的缺陷。但是很多实际问题中，我们关心的不仅是敏感性特征的比例，更加感兴趣的是敏感性特征比例与协变量之间的关系。本文将提出基于泊松计数方法的回归模型，研究敏感性特征比例与协变量之间的相关性。我们给出了如何用EM算法和QLB算法求回归系数的极大似然估计。并且，我们搜集了399位被调查者关于美国车险理赔中的欺诈的行为以及关于驾驶习惯的协变量，并用我们的泊松计数回归模型进行研究，得到有用的信息。

关键词：车险欺诈泊松计数方法回归模型 EM算法 QLB算法

相依风险条件下的汽车保险定价模型

[期刊] 保险研究 [作者] 李政宵孟生旺

车险保费由纯保费和附加保费两部分构成，其中纯保费往往占到保费的６０％左右，主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额，因此，纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松－伽马模型和Ｔｗｅｅｄｉｅ模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系，又有区别。泊松－伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时，泊松－伽马模型可能高估保费，而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法，分析了相依性对两种模型的影响，发现无论相依性如何变化，两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后，通过一组实际数据的实证研究表明，两种模型的预测能力不相上下，其中Ｔｗｅｅ．．．

关键词：相依风险 Tweedie模型泊松-伽马模型纯保费汽车保险

汽车保险奖惩系统下的真实损失分布参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 王奕渲秦焱

汽车保险奖惩系统下的追奖将导致真实的损失频率高于报告索赔频率,且真实的平均损失金额低于每案平均赔付金额。对于有比例免赔和保险限额的汽车第三者责任保险,本文用动态规划方法评价和估计最优自留额;然后利用极大似然法对真实损失分布进行参数估计。

关键词：奖惩系统追奖自留额比例保险

汽车保险精算模型新探

[期刊] 统计与决策 [作者] 李锐

关键词：精算模型汽车保险车辆险费率厘定国内保险市场保险项目中国保险市场保险年度我国保险市场保险市场竞争

索赔相依的非参数近邻估计信度模型

[期刊] 统计与决策 [作者] 孙荣

信度理论在非寿险精算理论与实务中具有重要地位,是精算学中最重要的经验保费估计模型。文章在索赔序列满足强混合(α-混合)相依条件的Q阶平稳马尔科夫链的假定下,运用非参数bagged-最近邻估计方法对信度保费进行分析。从实证结果看,本文提出的估计方法有较好的拟合效果。

关键词：强混合(α-混合) bagged最近邻估计信度模型

神经网络模型与车险索赔频率预测

[期刊] 统计研究 [作者] 孟生旺

汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松—逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松—逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。

关键词：神经网络广义线性模型回归树索赔频率

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 宋红凤汤杨冰徐登可

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。

关键词：缺失数据非线性均值方差模型 Gauss-Newton 插补极大似然估计

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

[期刊] 统计与决策 [作者] 宋红凤汤杨冰徐登可

关键词：缺失数据非线性均值方差模型 Gauss-Newton 插补极大似然估计

保险索赔次数的零点修正分布及其参数估计方法

[期刊] 统计与决策 [作者] 蒋彧

在保险精算中,对索赔次数分布的估计是费率厘定过程中的重要环节。索赔次数的分布通常在零点具有较大的概率,现有的标准分布无法较好地实现对零点概率的拟合,因此,需要对零点概率进行修正,从而生成零点修正分布。文章讨论了零点修正分布参数的极大似然估计、贝叶斯估计以及矩方法估计,并以零点修正的泊松分布和零点修正的几何分布为例,对一组实际索赔次数的样本数据进行了估计。结果表明零点修正分布的估计效果明显优于原始分布,在三种估计方法中,贝叶斯估计具有最好的拟合效果。

关键词：零点修正分布极大似然估计贝叶斯估计矩方法

基于厚尾损失分布的汽车保险定价模型及其应用

[期刊] 保险研究 [作者] 王选鹤孟生旺王雅实

我国目前正在推进商业车险费率的市场化改革,这要求保险公司使用更加准确的风险度量方法和损失预测模型。在汽车保险中,损失的厚尾性对费率厘定和风险管理都具有重要影响。本文引入密度函数的极限方法刻画损失分布的厚尾特征,构建二型广义贝塔分布下的GAMLSS定价模型,以改进传统广义线性模型中的指数族分布假设和只能对均值参数建模的局限。通过对国内商业车险损失数据的实证分析表明,使用厚尾分布假设和GAMLSS定价模型,可以提高汽车保险损失的预测精度,从而厘定更加合理的保险费率。

关键词：汽车保险费率市场化厚尾损失 GAMLSS模型

汽车保险损失率期权定价模型及实证研究

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 周佰成韩月才崔伟

随着汽车保险行业的迅速发展,如何通过证券衍生产品来转嫁汽车保险越发引起人们的重视。本文在Taehan Bae等人的研究基础上给出了当索赔额分布服从指数分布、Γ-分布、混合指数分布、对数正态分布时的汽车保险损失率期权的定价公式,并以太平洋保险公司的有关索赔数据作为样本,利用Γ-分布下的汽车保险损失率期权定价公式对其进行实证研究,得到汽车保险损失率期权价格的近似值,具有很好的理论意义和现实意义。

关键词： Esscher变换汽车保险损失率期权