基于分位数回归模型的地震巨灾风险评估

地震损失数据存在明显的厚尾特征,使得通常的均值回归模型因为容易受到极端值的影响而无法适用。本文对传统的分位数回归模型和函数系数的分位数回归模型进行了比较研究,分析了它们的优缺点,并基于我国大陆地区1990-2015年的地震灾害损失数据,重点探讨了它们在我国地震巨灾风险管理中的应用,计算了不同震级和置信水平下,我国地震灾害损失的VaR和TVaR等风险度量值。基于前述结果,本文最后还探讨了我国地震巨灾指数保险的设计和费率厘定问题。

基于联合分位数回归的地震灾害二元损失评估模型及其应用

地震灾害造成的直接损失包括经济损失和生命损失,两类损失数据特征存在较大差异,因此通常难以直接对其进行联合建模并量化二者在不同分位数水平下的相依性。鉴于此,笔者将非对称拉普拉斯分布与单变量分位数回归模型之间的联系扩展到二元背景,建立震级与死亡人数和直接经济损失的联合分位数回归模型。该模型无需针对两类损失分布予以假设,并且可以实现在险价值VaR和期望尾部损失ES的联合评估,从而为巨灾多元损失提供更加灵活准确与信息充分的量化框架。基于中国内地地区1990—2020年的地震灾害损失数据,利用EM算法估计系数,分别测算了二元损失在独立和相依情形下的VaR和ES,结果表明在相依性模型假设下,VaR和ES的估计结果会更加充足,故考虑二元损失的相依性是必要的。基于上述结果,笔者运用核估计方法进一步探讨了地震巨灾指数保险的制度设计与保费厘定问题。

地震损失的空间相关性及其对震害损失估计的影响

在地震危险性分析或者地震损失分布评估中,需要考虑地震损失的空间相关性的影响。目前对地震损失空间相关性的研究,主要是基于经验或半经验的方法,没有经过实际地震损失分布的验证。本文基于2011年东日本大地震收集到的55万条建筑物破坏的详细数据得出了基于实际震害的地震损失随距离关系变化的空间相关性衰减规律,给出了一个基于实际数据的拟合公式,并将其应用于最新开发的基于高精度模拟的巨灾风险分析中。利用北京地区多个地震为算例,研究了实现空间相关性模拟的样本精度问题,并且给出了不同空间相关系数对地震损失分布的影响,从而能为未来的防震减灾工作提供更好的地震损失估计结果。