基于NCD模型的洪水保险研究

近年来,洪水灾害给我国经济建设和可持续发展带来了巨大的威胁.非寿险精算中的无赔款优待模型(NCD),可以避免频繁小额理赔的发生,增强保险人的竞争力及对被保险人的吸引力,本文尝试将其应用于洪水保险中,结果显示,NCD对洪水保险保费的制定有一定的指导作用.     

存款保险差别费率机制发展趋势及对我国的启示

2015年5月1日我国正式实施的《存款保险条例》规定,存款保险费率由基准费率和差别费率构成.2008年国际金融危机后,一些国家和地区总结和吸收了应对危机的经验与教训,对存款保险制度开始实施差别费率机制或对差别费率机制进行了调整,对我国具有一定的借鉴意义.因此,我国应完善存款保险框架,建立专门的风险评级体系,循序渐进、区别对待地实施差别费率,促进存款保险制度作用的发挥.     

互联网保险健康发展与风险管理对策研究

通过利用大数据和云计算技术,可以更好地将风险损失与保险责任进行匹配,有效地对海量用户进行区分,对互联网保险高频、细小、多样的交易行为进行监督,以实现风险控制的目的。     

商业健康保险风险控制对策研究

随着社会老龄化人口的急剧、环境污染的严重以及民众生活水平的提高,对医疗保障服务需求水平层面同样在不断加深。商业健康保险行业市场主体在感受到巨大市场诱惑的同时,如何能够有效的风险控制已经成为商业健康保险发展过程中的重大问题。有鉴于此,本文针对商业健康保险风险发展现状进行调查研究,并探索相关问题所在,以寻找对策,为国内商业健康保险风险控制提供相关建议。     

从不确定性视角看健康风险管理

随着新冠疫情的全球蔓延,公共卫生和健康风险管理日益成为全社会的重大关切。针对健康问题,从事后的被动应急逐步转向事前的主动防控,需要一种不确定性思维和风险理念,改革医卫制度框架,防范卫生资源配置失衡、筹资机制不适应以及就医管理落后导致的健康公共风险。相应地,应强化预算执行主体责任、提升卫生财政资金绩效、完善卫生健康预算管理,为防范化解健康公共风险提供支撑。     

关于交强险精细化经营的探讨

近几年江苏交强险在为经济稳定和社会和谐作出积极贡献的同时,也暴露出一些问题,连续4年出现亏损,仅2010年就亏损18．6亿元。因此,应当充分利用价格杠杆,根据各个不同车型的风险,制订与风险相称的保险费率。     

对存款保险差别费率拟定的研究——以十堰农村商业银行为例

本文根据我国《存款保险条例》有关要求,结合湖北省十堰市经济金融发展的实际情况,参考基于银行监管资本的存款保险定价研究方法,充分考虑了辖区内各农村商业银行的资产收益和风险、资本持有状况、债务清偿结构对存款保险费率的影响,对十堰市辖区内各农商行2014年度存款保险费率进行了拟定与演算,以期对今后十堰市投保机构风险差别费率的制定提供参考。     

风险感知与商业健康保险参与

基于中国家庭金融调查（CHFS）数据,本文探讨不同层面的风险感知对家庭商业健康保险参与决策的影响。研究发现,风险感知水平的提高显著增加家庭商业健康保险新增参与可能性及新增参与程度;风险态度在二者关系中的调节作用呈现异质性,对家人住院的风险感知,风险厌恶的正向调节作用显著,但对于主观程度更强的户主自评健康变化的风险感知,这种调节作用不显著。因此,普及健康风险感知教育,有助于激发商业健康保险需求,推动商业健康保险市场发展。     

商业银行风险管理模型的性质及启示

随着新资本协议的实施,各种估值定价和风险计量模型开始在我国商业银行大量应用。本文对商业银行风险管理模型的五大基本性质及其衍生性质进行了研究,并进一步给出了有效防范模型风险的若干建议。     

基于人保健康湛江模式的健康保险多方博弈研究

人保健康湛江模式在实践中探索出了一条实现政府、健康保险公司、被保险人、医疗服务提供者之间多方共赢的健康保险经营之路.本文从总结和研究湛江模式的主要做法和经验出发,分析了政府机构和健康保险公司、健康保险公司和医疗服务提供者之间的博弈过程,探讨了湛江模式取得成功背后的博弈机制.研究表明,只有通过合理的制度设计,...     

银行数字化转型下的模型风险管理框架

在数字化转型浪潮中,商业银行越来越依靠大数据、人工智能和大模型等技术的结合,通过建立各类模型来实现智能获客、产品定价、风险内控、自动化决策等。模型的广泛应用一方面显著改善了客户体验,有效提升了管理精细化,大幅降低了内部管理成本;但与此同时,模型的广泛使用所带来的风险也在不断上升。本文针对模型风险日益上升的痛点问题,在梳理模型风险管理和监管经验的基础上,深入分析了模型潜在风险对管理形成的相关挑战,包括模型管理机制模糊、模型设计复杂、模型偏差易于衍化、模型基础设施薄弱、模型管控零散、模型人才匮乏等。本文尝试设计了模型风险管理的逻辑框架,从管理原则、业务场景、方法手段、模型数据等方面,搭建了体系化管理方法,并给出模型风险管理监管的改进建议,为数字化转型背景下商业银行的模型管理和风险防范提供了有益思路。     

健康保险的风险防范

健康保险是当今世界解决个人医疗费用负担的最为有效的方法之一.然而,在经营健康保险过程中,保险公司面临许多风险:     

基于风险区划的农作物保险精细化费率厘定研究——以河南省县级小麦保险纯费率厘定为例

尽管2007年以来我国的农业保险发展迅速,并已经成为继美国之后的全球第二大农业保险市场,但与美国相比,我国的农业保险实践却相对粗糙,尤其在风险区划和费率分区方面,差距仍十分遥远。依据区域内农作物风险水平的差异性制定相应的保险费率,能够有效化解农业保险中的道德风险和逆向选择问题。本文运用1990～2013年河南省各市、县小麦单产、面积、农业保险赔付率、水利设施、灾情数据,在河南省市级风险区划的基础上完成了县域小麦生产风险区划,同时结合非参数核密度估计法完成了河南省市、县级区域小麦保险纯费率的厘定,为未来以小麦保险差别化费率为基础的技术升级提供了必要的精算支持。     

大力推进商业健康保险的发展

为商业保险的主管部门,中国保险监督管理委员会长期以来一直倡导并大力推动商业健康保险的发展,并制定了将健康保险作为保险业新的增长点的发展战略,要求保险业努力实现商业健康保险的跨越式发展,在满足人民需求、勇担社会责任、保障群众健康生活方面发挥应有的作用。我国商业健康保险的发展现状经过二十多年的发展,我国商业健康保险已经取得了一定成绩。主要表现在一是覆盖人群逐步扩大,业务规模迅速增长。2001年,商业健康保险承保人次首次突破1亿人次,2002年达到1.36亿人次;健康保险保费收入2001年为222.74亿元,2002年为320.96亿元,同比增…     

广义线性模型在非寿险费率厘定中的运用

广义线性模型(GLM)是一种基于风险分类的定价方法,也是目前公认的,非寿险产品费率厘定通用的指导性方法。GLM构造了一个考虑到各种已识别风险因素的费率厘定模型,并有效的体现了损失因素与损失赔付的各种特性。     

大数据背景下健康保险动态定价机制研究——基于变换的隐马尔可夫模型

健康保险作为有效的市场化健康风险管理工具逐渐受到青睐.同时,物联网和大数据等创新科技的应用使得医疗健康相关的数据大幅增加且以极快的速度更新,给传统健康保险定价带来巨大挑战.在此背景下,基于大数据背景展开健康保险动态定价研究具有重要意义.本文基于大数据技术构建变换的隐马尔可夫模型,将被保险人多维度健康管理数据合理引入,进...     

广义线性模型在非寿险费率厘定中的运用

广义线性模型(GLM)是一种基于风险分类的定价方法,也是目前公认的,非寿险产品费率厘定通用的指导性方法.GLM构造了一个考虑到各种已识别风险因素的费率厘定模型,并有效的体现了损失因素与损失赔付的各种特性.