万能寿险保单盈利能力分析

与传统寿险相比,万能寿险保单具有保障和投资功能、提供最低收益保证、保险利益直接与投资收益相连、保单变更灵活和产品透明等特点,进而万能保单的盈利模式也与传统寿险不同。本文对万能寿险保单的个人账户投资资产构建对数正态分布模型,计算账户价值,利用现金流法计算万能寿险保单公司账户责任准备金,进而计算公司利润水平指标,然后通过随机模拟对影响万能寿险保单盈利能力的个人账户收益率、留存收益率、公司账户投资收益率、贴现利率、生存和死亡概率等因素进行了分析。     

我国寿险业务经营困境透析与改革

一、寿险业务经营困境透析 (一)产品创新滞后于环境变化,保费收入相对环境变化波动较大. 我国寿险负债主要包含自有资本和各种准备金.实际上,只要保险公司卖出保单就形成负债,所以可以从产品开发和保费收入角度探讨寿险公司负债问题.     

CIR模型下寿险产品的定价研究

文章将随机利率引入传统寿险产品的定价问题中。实证检验表明,CIR模型适合我国目前的利率市场,所以,文章假定利率符合CIR模型,进而推导出随机利率下寿险产品的定价公式,并举例分析。在实例计算中,利用蒙特卡罗模拟方法计算出的价格分布十分接近正态分布,这也从侧面反映出基于随机利率下的寿险产品定价的合理性。     

我国国债零息票收益曲线的构造

债券的期限和收益率在某一既定时间存在的关系称为利率期限结构,表示这种关系的曲线通常称为收益曲线;而零息票债券的即期收益率与其期限之间的关系曲线图则称为零息票收益曲线.零息票收益曲线描述的收益率排除了债券的违约风险、税率、可售性以及再投资等因素的影响,因而从零息票收益曲线中所导出的贴现因子、远期利率、即期利率以及各曲线间的利差都十分可靠,这就使得零息票收益曲线已成为金融工具估价、投资组合管理和金融风险管理的重要组成部分.而现金流债券定价方法根据利率期限结构理论,将债券在未来不同时刻产生的现金流采用与期限相对应的利率进行折现,并加总得到债券的市场价格.很明显,该法考虑了利率的期限结构及其变化,从而债券的定价更加精确;但其前提是必须事先构造零息票收益曲线.     

随机利率下的寿险精算模型

随机利率下的寿险精算理论与方法的研究成为近年来研究的重点与热点问题。文章以反射布朗运动和伽玛分布为基础建立随机利率模型,并在此模型下进行讨论,得到随机利率模型下寿险的纯保费和纯保费的责任准备金的具体表达式。     

随机利率下的生存年金模型

在保险精算学中,利率是影响寿险实际收益率的主要因素之一,它直接关系到寿险公司利润的多寡.在实际应用时,利率并不一定是一固定常数.合理、准确预测利率具有重要意义.     

统计定价模型与股票投资决策

一、引言现有的股票定价模型有很多,大体可分为直接定价模型和收益率间接定价模型。价格直接定价模型主要包括股利折现模型、市盈率估值法以及期权定价法。股利折现模型的核心原理是股票的价值是预期的所有未来股利折现值之     

随机利率下的完全离散型寿险精算模型

寿险中的利率随机问题,是近来保险精算研究的热点和重点问题之一.文章在传统精算学基础上,对随机利率下的完全离散型死亡保险进行分析.考虑对随机利息力分别采用正态分布和布朗运动建模,在死亡服从De Moive假设下,得到完全离散型均衡纯保费以及责任准备金的一般表达式,并对相关的风险进行分析.最后用数值例子说明模型与计算方法的正确性和有效性.     

债券到期收益率构成分析

购买债券实际上是购买了一串未来的现金流，所以，债券的购买价格应该等于未来现金流的现值，假设１００元面值的债券买入日后的现金流为Ｃ＿１、Ｃ＿２…Ｃ＿ｎ，流入时点距买入日的时间分别为ｔ＿１、ｔ＿２，…，ｔ＿ｎ，折现利率为ｒ，买入价格为ｐ，则： 上述模型是债券估价最基本的模型，其中：折现利率ｒ也称为债券的到期收益率，表示投资者按价格Ｐ购买债券并持有到期所能获得的内含报酬率，反过来也可看作是投资者购买债券所要求的回报率，可以看出，在债券现金流确定的情况下，债券价格由债券的到期收益率唯一确定，债券价格与到…     

分层模型在非寿险精算学中的应用研究评述

 本文结合非寿险精算中普遍存在的具有层次性及相关性的数据结构,在分层模型的全新视角下,充分借鉴分层模型的理论研究成果,对分层模型在非寿险定价与索赔准备金评估中的应用研究的最新成果进行了系统梳理和总结,并将贝叶斯方法、随机模拟、信度理论、数据分析技术、科学计算等融合其中。在此基础上,提出了一些有待深入探索和进一步扩展的新思路。这对提升我国非寿险精算学科的统计分析体系,促进我国非寿险精算学科的发展具有重要的科学研究意义。     

随机利率下责任准备金的最优投资模型

责任准备金是保险公司为了防止未来赔偿风险而提取的基金。为了有效的利用该资金,在资金能安全返还的原则下,保险公司期望投资收益最大化。本文在随机利率条件下,建立了投资银行储蓄的随机规划模型,进而把其转化为期望值模型,得到预期收益最大的投资方案。     

Kalman滤波在未决赔款准备金评估中的应用

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。     

非寿险准备金评估的广义线性模型

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.     

Markov链随机利率下寿险精算函数的分布模拟

传统的寿险精算理论往往假设利率在评估期内保持不变,这显然是不太符合实际的。随着市场利率的频繁波动以及精算理论研究的深入发展,最近10多年来,随机利率逐渐被引入到寿险精算的研究和应用中。文章考虑在Markov链随机利率下,如何应用随机模拟的方法得到精算函数变量的概率分布,并采用当前国际上日益流行的R软件,编程实现数值计算。文章对精算函数变量的概率分布的完整描述,有助于深入理解寿险产品的内在风险。     

基于GB2分布的贝叶斯相依性准备金评估模型

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。     

广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展

广义线性模型在精算中的应用始于20世纪80年代，其应用涉及到精算学的各个领域，如生命表的修匀、损失分布、信度理论、风险分类、准备金和费率估计等方面。在对广义线性模型适用于非寿险精算的典型特征进行分析的基础上，对广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展进行分析和总结的同时，重点分析利率厘定和准备金估计中广义线性模型的建模思想，并结合实际提出了今后研究的方向。     

国债回购市场利率期限结构的实证研究

利率期限结构是指在某一确定时点上利率到期期限和到期收益率之间的函数关系,又称收益率曲线。利率期限结构理论主要集中于研究收益率曲线形状及其形成原因。目前的主要理论有:预期理论、流动性偏好理论和市场分割理论。从历史的经验数据来看,市场分割理论获得相对较弱的支持,而期限结构实际上     

随机利率下异质保单组合的风险精算评估

在现代保险业的发展中,科学的理论方法,特别是精算理论起着十分重要的作用。传统的精算理论中假定利率是确定的,然而实际上利率具有随机性。利率降低产生的风险对于保险公司来说是致命的。文章根据保险公司出售保单的实际情况,首次对异质保单组合进行研究,把所有的险种类型统一在一个模型框架中,着重从精算角度研究异质保单组合在随机利率下的风险度量,得出了一些富有理论意义和现实指导意义的结论,可为保险公司制定决策、稳健经营提供依据。     

责任准备金评估方法对寿险公司报告利润的影响

寿险公司的报告利润的计算对公司的经营管理和决策有着根本的重要性,不恰当的利润计算方法会遮蔽实际的营业成果,误导公司的管理层和财务报表信息的使用者.责任准备金是寿险公司资产负债表中的重要负债项目,一般可能占到负债项的70%到80%.     

广义线性滤波模型在非寿险准备金评估中的应用

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。