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.     

基于广义线性模型的车险分类费率厘定研究

在车险分类费率厘定中,广义线性模型已经成为最为常用的方法。广义线性模型着眼于对费率的精确厘定,从而使保险公司的保费收入与其承担的风险相匹配,保障了公司的稳健经营。同时,也为保险公司选择优质业务提供依据,是一项重要的风险管理措施。对广义线性模型在车险分类费率厘定中的应用进行了实证研究,在分析了费率厘定流程的基础上构建了索赔次数和索赔强度的广义线性模型,并对实证结果进行分析。针对模型系数不显著的情况,尝试性地采用了合并风险等级的方法。在实证分析中发现,按照以下原则合并风险等级可以在一定程度上解决风险等级不显著的问题：其一,尽量保证合并后每个风险类别的风险暴露数不至于相差太多;其二,保证每个风险类别的风险暴露数满足信度要求;其三,尽量寻找临近的风险等级合并。     

非寿险费率厘定中的分类费率因子研究

在非寿险保险业务中,风险特征完全相同的个体风险是几乎不存在的,即使存在,保险公司也不可能或很难将它们区分开来。因此,保险公司只是将风险近似相同的保险标的划分在同一个类别里,用于划分风险的变量就是“分类费率因子”。在保险实务中,分类变量的选择必须考虑到各方面的具体要求,同时分类变量过多,会使每个类别的保单数量相对减少,这将影响到大数法则的应用。在风险划分的过程中,必须综合考虑风险基础、经验费率系统、市场运作等各个方面的情况,为保险公司厘定一个合理、公平、有效的保险产品价格。     

基于双重广义线性模型的车险费率厘定及其与广义线性模型的比较

在车险费率厘定中,广义线性模型的应用最为广泛,然而其假设散度参数为常值,这限制了模型在车险定价中的进一步推广。双重广义线性模型能够对反应变量的均值与散度参数同时建立广义线性模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。本文将双重广义线性模型应用到车险费率厘定中,直接对纯保费建立模型,以一组实际的汽车保险损失数据为样本进行实证研究,并与常用分布假设下的广义线性模型进行了对比分析。结果表明,双重广义线性模型得到的费率结构更为合理,符合实际。     

非寿险费率厘定中的损失函数研究

在全球保险费率市场化大背景下,随着保险费率监管的不断放松,各国实力雄厚的大保险公司迫于市场竞争的压力,纷纷开始制定适合本公司特点的费率系统。保险公司理想的费率厘定模型是在不同类别保单持有人之间能够公平地分配保险风险损失,实现对投保人收取与之风险状况相一致的风险保费的最终目标。由于不同的损失函数能够对保费厘定系统中的奖惩机制进行不同的调节,从而可以较好地实现投保人之间保费的公平分担问题。因此,在费率厘定系统的构建过程中,损失函数的选择处于至关重要的一环。     

GAMLSS在非寿险费率分析中的应用

从广义线性模型（GLM）的局限性出发,分析了几种常见的扩展模型,并重点深入分析了基于位置、尺度、形状的广义可加模型（GAMLSS）。最后对一组保险数据建立了损失频率和损失强度的GAMLSS模型,并与GLM做了对比分析。从不同角度研究了GAMLSS在非寿险费率分析中的应用,本文的研究将丰富非寿险费率分析方法。     

面板数据下的线性混合模型及其在车险费率厘定中的应用

精算师在进行车险净保费信度厘定时可采用关于面板数据的线性混合模型,本文采用每次交通事故平均损失额和事故发生频率作为车险净保费的计算指标。利用2008~2012年31个省、市、自治区5年的数据,建立面板数据下的线性混合模型,选取人均地区生产总值、每平方公里人口数、民用汽车拥有量作为解释变量,得到每次交通事故平均损失额和事故发生频率的估计模型,进而得到纯保费估计。这一研究可为车险费率市场化提供一定的理论支持和参考。     

养老保险费率的厘定及其风险分析

本文将养老保险资金的筹集划分为三种模式 ,即现收现付式、预先积累式和修正混合式 ,并在此基础上对每一种模式的费率厘定公式进行了推导 ,然后从费率的角度对三种模式面临的风险进行了初步分析。     

广义线性混合模型在信度理论中的应用

一、引言 在过去的几十年里,广义线性模型(GLM)已经成为了一种常用的统计工具来拟合精算数据.     

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。     

基于双尺度产量统计模型的农作物多灾种产量险费率厘定研究

科学精算费率是保险经营的重要前提,是我国农作物保险可持续性的基本保障,是充分发挥财政资金杠杆效果的基础。本文在辨析农户尺度多灾种产量保险与区域产量指数保险差异的基础之上,发展了一套基于抽样大田产量序列数据的农作物多灾种产量险费率定价方法。通过收集省级尺度的农作物统计单产序列和农业气象站点记录的抽样大田单产序列数据,运用该定价方法测算了我国31个省[HTSS]（直辖市、自治区）[HTK]的水稻、小麦和玉米的纯费率。结果证明,该方法具备较强的可操作性,模型测算的结果可以为有关部门提供参考。     

基于广义线性模型的我国投资型寿险产品退保率实证研究

基于某一款万能险产品38个月的退保率样本数据,结合我国寿险业务的实际情况,利用广义线性模型对影响退保率的主要因素进行了分析。研究结果显示,源于消费者在购买保险的经济环境方面的差异,国外的退保率模型在我国并不适用。从我国实际情况出发,通过选择合适的解释变量,构建了新退保率模型,并分析了各解释变量对退保率的影响。     

Tweedie分布在车险费率厘定中的应用

在车险费率厘定中经常假设索赔频率与索赔强度分别服从泊松分布与伽玛分布,即假设总索赔服从复合泊松-伽玛分布。为了估计各风险类的纯保费(即总索赔均值),通常做法是对索赔频率与索赔强度分别建立广义线性模型(GLM),进而得到各风险类的索赔频率与索赔强度的均值,然后把两均值简单相乘即可;另一种做法利用复合泊松-伽玛分布是Tweedie分布的特例这一性质,直接对总索赔建立广义线性模型,进而也可以得到各风险类的总索赔均值。本文阐述了两种建模方法在处理车险费率厘定问题时的区别,通过对来自国外、国内的两组数据进行实证分析,比较了两种建模方法的优劣,并得到了一些初步结论。     

基于进展时间和操作时间的两步广义线性混合模型非寿险准备金估计

对于非寿险准备金估计,传统流量三角形进展年的选择一直饱受争议,过长时易因数据不足难以估计,过短时可能会出现零赔付的情况。引入操作时间可以解决这一问题,但直接计算的操作时间实际上被严重高估。为此基于信度思想,使用个体信息将保单分组,建立两步广义线性混合模型,首先引入进展时间估计操作时间,再使用操作时间估计指定时间段内的未决赔款准备金。使用某非寿险公司的车损数据进行实证分析,并将该模型与使用传统流量三角的广义线性模型进行对比,结果均表明该模型效果甚佳。     

基于风险区划下的玉米区域产量保险差别费率厘定——以吉林省九个地级市为例

农业保险发展过程中难以避免逆向选择的发生,区域产量保险的提出可以为减少逆向选择和道德风险提供基础,是农业保险未来的发展方面。通过以玉米种植为例,利用产量指标为基础,将吉林省各地区分为三个风险区域,并在此基础上进行区域产量保险的费率厘定,得到区域级别的费率,为吉林省玉米保险的发展提供意见建议。     

Bootstrap方法在农业产量保险费率厘定中的应用

农业产量保险的费率厘定常受到数据量少、产量分布选择不一致等问题的影响,使得费率制定者常常对结果的选择感到困惑,缺乏足够的可确信度。为此,本文用Bootstrap方法给出费率的区间估计以弥补点估计的不足。本文通过模拟测试,验证了Bootstrap方法费率点估计和区间估计的优良性。最后,对黑龙江14个县市的玉米产量数据做了实证分析。     

非寿险费率监管的国际经验

市场化是金融改革的方向,其形式是解除行政性管制,但真正的困难并不在于解除管制本身,而是在于能否建立科学的定价机制和有效规范定价行为的监管机制车险是与公众利益最为密切、单险种市场占比最高的非寿险产品,其费率市场化一直是我国非寿     

全国主粮作物减产风险评估与保险费率厘定研究

《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》对开展农业保险风险区划提出了具体要求.本研究针对水稻、小麦、玉米三大主粮作物,利用作物模型集合模拟器、配合县级历史单产统计数据,使用单产时空融合方法还原了1991～2016年全国10 km栅格水平的单产损失率,厘定了保险纯风险损失率和大灾风险附加费率.结果 显示,在100％保障水...     

政策性农业保险费率厘定模型及实证研究

本文试图探析政策性农业保险费率厘定的理论模型,并以杭州地区为例计算保险费率.结果表明,该地区水稻作物的保险费率在80%的保障水平下应该定在7.35%,在90%的保障水平下应该定在7.84%.当前杭州地区核定的水稻作物的保险费率为5%左右,这与本文通过分析水稻的单产分布而确定的保险费率水平仍有较大的差距,表明政府在保险费率的厘定方面应该进一步的予以完善,以保证"共保体"持续发展.本文在最后提出了相关建议.