个别风险模型中总索赔额分布函数的界值及应用

根据单个保单索赔额分布函数的一些性质,本文研究了个别风险模型中总索赔额分布函数的界值问题,并给出了计算实例和应用。

开放的个别风险模型中总索赔额的一些界值

根据单个保单索赔额X的概率分布函数F(x)的一些寿命分布类的性质,在索赔次数N的分布函数为几何分布或泊松分布的情况下,讨论了个别风险模型中保单组合的总索赔额分布函数F_S(x)的界值问题,并且得到了易于应用的界值.

风险模型在洪水保险理赔中的对比研究

运用保险精算学原理,以我国典型蓄滞洪区为研究对象,建立了确定洪水保险损失的短期个别风险模型与短期聚合风险模型,对保险标的分洪损失及蓄滞洪区的运用几率进行定量研究,从而计算出保险公司在一定时期内可能发生的理赔总量的分布情况;并应用实例分析了两个模型间的关系。为确定不同区域风险损失、保险费率的厘定及保险经营的稳定性提供依据。

短期个别风险模型与短期聚合风险模型关系

本文证明了短期个别风险模型当理赔次数随机变量为0-1分布时,可以寻求一个短期聚合风险模型与之等价;更为重要的,当个别风险模型的索赔次数随机变量服从较小参数的Poisson分布时,也可以寻求到一个复合Poisson分布与之近似。为此,本文解决了一些特定风险损失随机变量和的分布计算问题,Panjer迭代是其计算基础。

基于MCMC方法的保险短期个别风险的测算

对保险短期个别风险的测算由于没有充分考虑索赔次数和索赔额的不确定性,其结果不能准确评估并预测保险实务中复杂的短期风险。文章在传统贝叶斯模型基础上引入Metropolis-Hastings抽样与Gibbs抽样相结合的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,克服了高维数值计算的困难,通过对典型实例的实证测算,证实即使在索赔数据缺失情况下,该模型仍然能够较好地模拟缺失数据的后验估计以及预测值的后验分布,提高了预测的准确性并减少了不确定性风险。

基于Haezendonck-Goovaerts风险度量的资本配置

用Haezendonck-Goovaerts风险度量方法解决保险公司的资产配置问题,在设定保险人理赔总额上限的情况下,基于Haezendonck-Goovaerts风险度量评估短期个别风险模型的个体理赔风险,得到了配置给个体风险的资本金额、相应的Orlicz分位点,以及保险人财务安全条件下的门限值、个体风险资本金额、置信水平与保险人容忍上限的关系式.