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目前,在我国精算实务中对未决赔款准备金评估的不确定性风险逐渐重视,对不确定性加以度量显得很有必要。传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,链梯法应用流量三角形评估未来赔款进展模式,将随机性模型和链梯法结合起来就得到随机链梯法。其中,对于非参数随机链梯法已有深入的研究,该方法直接对传统链梯法的假设步骤建立随机模型,而且没有具体的赔款额分布假设。这种度量估计的不确定性,对准备金负债评估的准确性和充足性具有重要的参考价值。文章利用Mack模型得到了未决赔款准备金的预测均方误差,并通过数值例子进行了说明。 相似文献
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未决赔款准备金的谨慎提取对保险公司的稳健经营具有非常重要的意义。由于赔付情况的不确定性和不稳定性.实务中越来越关注未决赔款准备金评估的精度。文章基于增量赔付的对数正态模型,给出了准备金的估计值和预测的精度。最后通过一具体实例说明本文方法的有效性,并同链梯法进行了比较。 相似文献
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在我国目前精算实务中,未决赔款准备金评估的不确定性风险逐渐得到重视,对不确定性加以度量显得很有必要。传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,而过度分散泊松模型是与传统链梯法等价的随机性模型,在过度分散泊松模型下,准备金的极大似然估计和传统链梯法的估计值相同。文章把非参数Bootstrap方法应用于过度分散泊松模型中,得到了未决赔款准备金的预测均方误差和预测分布,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以了实证分析。 相似文献
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随机准备金评估方法不仅可以得到准备金的估计值,还能够得到评估的精度.本文介绍了将随机方法与传统链梯法联系,结合Kalman滤波建立的动态线性模型,并运用动态线性模型对我国非寿险公司的数据进行评估.结果表明,运用动态线性模型评估未决赔款准备金可提高评估精度,并能够对模型参数进行校核. 相似文献
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非寿险精算的核心问题之一是对未决赔款准备金进行准确评估。非寿险未决赔款准备金评估通常使用增量赔款或累积赔款的流量三角形数据。在未决赔款准备金评估中,多条业务线的流量三角形数据之间通常存在一定的相依关系,这种相依关系对保险公司总准备金的评估结果具有重要影响。从本质上看,未决赔款准备金是一个随机变量,其损失分布存在一定的多样性。因此,在未决赔款准备金的评估中选择合适的分布至关重要。GB2分布是一种包含四个参数的连续型分布,具有灵活的密度函数,分布形状更加灵活,许多常见分布都是它的特例,适宜处理不同特点的未决赔款流量三角形数据。为了考虑不同业务线之间的相依关系对未决赔款准备金评估结果的影响,本文基于GB2分布建立了一种相依性准备金评估模型,该模型首先假设不同业务线的增量赔款服从GB2分布,并在分布的期望中引入事故年和进展年作为解释变量,引入日历年随机效应描述各条业务线之间的相依关系;然后借助贝叶斯HMC方法进行参数估计和未决赔款准备金预测,最后给出了总准备金的预测分布和评估结果。本文将该方法应用到两条业务线的流量三角形数据进行实证研究,并与现有其他方法进行了比较。实证研究结果表明,基于GB2分布的相依性准备金评估模型对未决赔款准备金的尾部风险和不确定性的考虑更加充分,更加适用于评估具有厚尾或者长尾特征的准备金数据。 相似文献
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近10多年来,关于未决赔款准备金评估模型的研究取得了较大进展,其中虽然也包含对各种评估模型相互关系的探讨,如关于各种随机模型的比较、以及基于B-F法对各种准备金评估模型的比较等,但仍然不够全面和系统。在对准备金评估模型从不同角度进行了较为系统的分类和综述的同时,首次以最基本的链梯模型为基础,建立了一个统一的框架,并对常见的一些准备金评估模型进行了综合比较和分析,揭示了它们之间的一些重要关系,给出了在实务中选择准备金评估模型的一些建议。 相似文献
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未决赔款准备金是非寿险公司负债的主要构成部分,提高对其评估的精度有着重要的意义。动态模型能够提高未决赔款准备金评估的精度,在动态模型中最重要的是Kalman滤波模型。文章运用Kalman滤波模型进行了未决赔款准备金评估,并对其进行了研究分析。 相似文献
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一、引言未决赔款准备金(IncurredButNotReportedClaims Reserving,简称IBNR)的计算是非寿险精算的重要研究课题之一。经典的方法有链梯模型法(Chain LadderModel)、每案赔付法(PaymentsPerClaimIncurred,简称PPCI)等等[12,15]。这些方法都是建立在一种称之为流量三角形(Run offTriangles)的结构上,这种结构有两个元素,即事故发生年(AccidentYears);以及延展期(DevelopmentPeriods)。考虑由Ⅰ行J列组成的矩阵,其上三角形的下标集合记为Δ,表示已赔付的流量数据单元的集合;下三角形的下标集合记为Δ,表示未决赔付单元的集合。记C… 相似文献
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非寿险准备金评估的广义线性模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在非寿险准备金评估实务中,保险公司通常应用链梯法和B-F法等确定性模型,但这类模型无法对准备金的预测结果进行统计检验,因此广义线性模型受到了越来越多的关注.在假设增量赔款服从指数分布族的情况下,讨论广义线性模型在准备金评估中的应用,并通过一个实际的流量三角形数据进行实证检验. 相似文献
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赔款准备金是产险公司财务报表上最大的负债项目之一,对财务绩效与资本充足性而言至关重要.文章通过对2003~2005年9家中资产险公司进行实证,结果发现:盈余修饰、税赋因子、承保因子和保费规模与赔款准备金成正相关,但盈余修饰并不显著;投资因子与赔款准备金成显著负相关,反映出投资业务在中国产险市场的地位并不突出. 相似文献
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文章在非寿险未决赔款准备金评估中,借鉴状态空间模型如Kalman滤波在准备金评估中的应用,以广义线性模型为基础,通过在贝叶斯估计中利用泰勒展开式的二阶近似式构造了离散指数族内的后验似然函数,生成广义线性滤波,可实现动态广义线性模型的参数估计,从而能够向模型中引入新的观测数据递归出更新的参数估计结果。文章通过实例演示了伽玛广义线性滤波模型在准备金评估中的应用。 相似文献
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文章提出了一种将偏最小二乘法(PLS)、遗传算法(GA)和支持向量回归(SVR)相结合的预测算法。首先,为了解决多元回归中存在的多重共线性问题,采用偏最小二乘法选取回归变量的主成分;然后,利用支持向量回归预测模型对数据进行训练,利用遗传算法获得更好的预测模型参数,以解决传统支持向量机预测模型中的参数选取困难的问题;最后,利用优化的预测模型对区域经济发展进行预测。结果表明,该算法在预测精度上优于其他预测模型,能够准确预测未来区域经济发展趋势。 相似文献
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据不完全统计,现有的各类预测方法达300种之多,而通常用于系统安全数据预测的方法主要有回归分析法、德尔菲法、趋势外推法、马尔可夫预测、齐次泊松过程模型、指数平滑线、残差辩识法、模型法和灰色预测法等。这些预测方法可分成3类:前5种是统计型的;指数平滑与残差辩识属递推型;灰色预测与模型法则属于连续型。现就这几种预测方法作一简要评述。一、统计型的预测方法1、回归分析法这是一种传统的分析、预测方法,长期以来作为一种经典方法而广泛应用,且种类较多。在系统安全数据的预测上,目前运用较多的为单元线性回归和单元指数回归。由于… 相似文献
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事业编制规模预测可以为机构管理和总量调控提供决策依据。文章针对编制规模影响因素的复杂性和体制变革产生的差异性,在用因子分析对指标体系进行浓缩的基础上,建立了含有因子和虚拟变量的回归模型,并结合马尔可夫链对回归预测结果进行了修正。这种组合预测方法可以较好地解释编制规模在事业变革中的波动现象,因而具有更高的预测精度。文章还用该方法以江西省为例进行了实证分析。 相似文献