统筹医疗保险保费测算方法研究

本文给出了用条件数学期望来研究统筹医疗保险的纯保费和安全附加费的测算方法 ,并结合实例加以分析 ,其结果与实际是相符合的。

基于机器学习模型的糖尿病带病人群医疗险风险保费测算

本文在医疗与保险协同创新的背景下,引入机器学习方法,对糖尿病群体的住院费用进行测算,并对不同机器学习方法进行了比较。基于筛选的机器学习方法,进行了面向糖尿病群体的医疗险的保费测算,并分析了年龄、性别、地区等基础因素对保费的影响,以及投保计划相关因素对保费的影响,还重点分析了并发症和主要合并症因素对保费的影响。测算分析的结果可以助力保险公司进行商业健康险产品创新、保险欺诈识别以及优化运营管理。

从硅谷银行破产看美欧存款保险制度

美国硅谷银行破产事件中,存款保险制度在保障存款人利益方面发挥着重要作用。世界各国存款保险制度建立时间不同、发展水平各异,分析存款保险制度成熟度较高国家的框架体系、机制逻辑,有助于我国存款保险制度实践。党的二十大报告指出,世界进入新的动荡变革期。金融是国之重器,存款保险制度是一项金融业基础性制度安排,也是维护金融稳定的重要组成部分,同时金融机构需要不断提升自身主动管理水平、发展韧性,才能更好地服务我国经济高质量发展。

住院医疗保险精算中预期住院费用和天数估计

目的 本文讨论了住院医疗保险精算中预期住院费用和住院天数的估计方法。方法 利用住院医疗保险的实际资料讨论了矩估计、变换矩估计、极大似然估计和蒙特卡洛马尔柯夫链 (MCMC)法在估计预期住院费用和住院天数中的应用。结果 在住院费用和住院天数符合对数正态分布时 ,上述四种方法的估计结果非常接近。结论 先找出住院费用和天数的总体分布 ,再合理选用以上四种方法估计出的总体均数和方差有更好的精度。

乡村医生参加企业职工基本养老保险的可行性分析

文章通过保费额度和村医预期收入水平的估算,以及对筹资来源和保费分摊的探讨,证明乡村医生按灵活就业人员参加企业职工基本养老保险具备现实可行性。

“惠民保”城市定制型商业医疗保险的制度创新与优化设计

提高补充型商业医疗保险的补充保障作用,对于完善我国多层次医疗保障体系建设具有重要意义。本文基于2020年中国家庭追踪调查数据,通过损失分布法构建保费测算模型,在惠民保主流方案基础上优化待遇方案。研究发现:免赔额、报销比例对保费的影响显著高于保障额度;免赔额的设置直接决定了受益人群的大小;免赔额设置为1万元左右是现阶段可同时满足可负担性、扩大受益人群、降低个人自付医疗费用占比的选择。根据以上研究结论,提出优化补充型商业医疗保险的建议:基于模型预估理想受益覆盖面大小确定免赔额;基于测算样本中个人年度医疗自付费用的最大值设置保障额度;逐步下调免赔额,发挥商业医疗保险在我国多层次医疗保障体系中补充保障的重要作用,以分担基本医保压力。

考虑老年痴呆症的医疗险住院费用预测与比较——基于机器学习模型

老年痴呆症严重影响老年人生活质量,其影响程度也随着中国老年人口比例提升和预期寿命增加而不断加深。在此背景下,针对老年痴呆症的商业健康险开发意义重大。本文基于详实的历史数据,利用传统定价中估计定价因素的广义线性模型对老年痴呆症患者住院费用进行估算和预测,同时用随机森林、LASSO回归、LightGBM三种机器学习方法进行同样的估算预测,以期为保险公司开发产品、丰富保险市场、助力养老提供基础。对四种方法进行横向比较的结果显示,机器学习方法除了在结果估算方面具有更大的优势外,还在影响因素的数量、精准定价以及模型适应方面具有更大的潜力。最终的计算结果和模型使用的过程方法结合住院率数据可用于具体测算老年痴呆症医疗保险费用。

我国油料作物收入保险定价研究——基于Copula模型对河南省花生作物保险定价的分析

油料作物作为国内最重要的经济作物之一,其收入保险有助于推动经济作物可持续生产,维持农户收入稳定。目前,油料作物收入保险尚处于试点阶段,其定价研究对政府决策及市场需求都具有迫切性。本文以油料作物中的主要品种——花生为研究对象,基于花生单产和生产价格指数,利用t-Copula函数估计产量风险和价格风险的联合分布,测算不同保障水平下收入保险的纯费率。研究表明:花生产量与价格之间存在负相关关系;在70%至90%的保障水平下,花生收入保险纯费率在13.1%至18.7%之间;将保障水平设置为70%时试行花生收入保险具有可行性。