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[期刊] 统计与决策
[作者]
吕福起 何永坤
文章根据保险实务中的相关数据,经过数据整理分析,建立了一个带干扰保费随机收取具有多个副索赔的相依风险模型;通过文中所建立的相依风险模型得到随机变量的数字特征和性质,利用鞅方法求出了破产概率的上界和破产概率的一般表达式;最后将索赔相依与独立的情况进行了比较,得出了索赔相依时风险更大的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐娜 赵明清
文章在传统风险模型的基础上,引入了利率因素,并且将保费收取次数视为一随机变量,讨论了保费收取次数服从泊松过程的情形下,破产概率所满足的积分微分方程及其指数型上界。
关键词：
泊松过程 利率 破产概率 鞅
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄玉娟 于文广
文章研究了一类相依结构的二维风险模型,其中新保单以Poisson分布流到达,且发生索赔时会依赖概率ρ的可能性同时产生一次续保,即续保过程是索赔过程的ρ-稀疏过程;运用一维风险模型的相关理论得了到二维风险模型的调节系数方程、调节系数的上下界、最终破产概率满足的不等式和最终破产概率满足的精确表达式,并给出了二维风险模型的几种破产概率的具体表达式。
关键词：
破产概率 二维风险模型
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
郭晓娟 王开永
该文考虑了具有主索赔和副索赔的风险模型，主要研究了带有常利率和布朗运动的风险模型，当主索赔和副索赔在控制变换尾分布族下具有两两强准渐进独立相依结构时，得到了有限时破产概率的渐近性.
关键词：
有限时破产概率 主索赔 副索赔 渐近性
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 李政宵
为了解决索赔频率与索赔强度之间的相依性问题,本文提出了一种相依性调整模型,即首先在索赔频率和索赔强度相互独立的假设下预测纯保费,然后通过索赔频率与索赔强度之间的相关关系对独立性假设下的纯保费预测值进行调整。与现有模型相比,该模型的优点是可以将纯保费的预测值分解为两部分,即独立性假设下的纯保费和相依性对纯保费的影响,便于模型的解释和应用。本文将该方法应用于一组实际数据,并与其他方法进行了比较。实证研究结果表明,本文对纯保费的预测结果在一定程度上优于现有模型,而且更加清晰地揭示了索赔频率与索赔强度之间的相依性
关键词：
相依性 纯保费 索赔频率 索赔强度
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 李政宵
为了解决索赔频率与索赔强度之间的相依性问题,本文提出了一种相依性调整模型,即首先在索赔频率和索赔强度相互独立的假设下预测纯保费,然后通过索赔频率与索赔强度之间的相关关系对独立性假设下的纯保费预测值进行调整。与现有模型相比,该模型的优点是可以将纯保费的预测值分解为两部分,即独立性假设下的纯保费和相依性对纯保费的影响,便于模型的解释和应用。本文将该方法应用于一组实际数据,并与其他方法进行了比较。实证研究结果表明,本文对纯保费的预测结果在一定程度上优于现有模型,而且更加清晰地揭示了索赔频率与索赔强度之间的相依性对纯保费预测值的影响,即纯保费较低的保单受相依性的影响较大,而纯保费较高的保单受相依性的影响较小。
关键词：
相依性 纯保费 索赔频率 索赔强度
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建清 赵明清
在机动车保险中,保单持有人的风险参数是随时间而变化的,在保费厘定过程中看做不变和忽略了索赔额因素对保单持有人是不公平的。文章考虑了投保人的参数的变化,调整风险参数,引入索赔额因素,推导出了最优奖惩系统的三种保费的计算公式。
关键词：
风险参数 索赔次数 索赔额 最优奖惩系统
[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。
[期刊] 保险研究
[作者]
段白鸽
索赔准备金通常是非寿险公司资产负债表中份额最大的负债之一。在确定非寿险公司的经营业绩和偿付能力方面,都依赖于索赔准备金负债的准确评估。基于索赔准备金评估的两类数据结构,系统梳理了聚合数据结构和个体数据结构下的各种索赔准备金评估模型与方法。在此基础上,结合最新研究成果,提出了一些有待深入探索和进一步扩展的新思路。这些研究不但对提升我国非寿险精算学科的统计分析体系、促进我国非寿险精算学科的发展具有重要的科学研究意义,而且也可以为国内财险公司的随机性索赔准备金评估提供理论支持和实务参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵晓芹
文章研究了一类考虑随机利率因素的保费随机的风险模型,模型中保费收入过程是一复合Poisson过程;运用鞅方法得到了有限时间破产概率的一个上界及最终破产概率的Lundberg指数型上界估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘伟 吴黎军
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 杨亮
索赔频率预测是非寿险费率厘定的重要组成部分。最常使用的索赔频率预测模型是泊松回归和负二项回归,以及与它们相对应的零膨胀回归模型。但是,当索赔次数观察值既具有零膨胀特征,又存在组内相依结构时,上述模型都不能很好地拟合实际数据。为此,本文在泊松分布、负二项分布、广义泊松分布、P型负二项分布等条件下分别建立了随机效应零膨胀损失次数回归模型。为了改进模型的预测效果,对于连续型的解释变量,还引入了二次平滑项,并建立了结构性零比例与解释变量之间的回归关系。基于一组实际索赔次数数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
随机效应 P型负二项 零膨胀 索赔次数
[期刊] 保险研究
[作者]
张连增 孙维伟
车险市场改革是近几年国内保险业较为关注的热门话题,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所依赖的风险系统,因此对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。本文对Logistic回归模型进行了详细介绍,以国外某保险数据为样本,对车辆发生索赔的影响因素进行分析。在利用SAS软件进行实证分析过程中,发现汽车价值、地区、车型和驾驶员的年龄都会影响索赔发生的概率,并对索赔概率进行了预测。本研究对我国现在备受关注的车险费率市场化提供了理论参考,具有很强的实践性和拓展性,可应用于保险公司对客户进行风险评估,减少车辆保险中的"逆向选择"和"道德风险"。
关键词：
Logistic模型 车险 索赔发生
[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
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