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101.
在传统的精算模型中,常常假定利率固定不变,并基于此来进行产品的设计和准备金的提取。但现实中利率确实经常变动的,为了建立一个能够规避利率风险的模型,本文对利率的随机性采取反射布朗运动建模,在将其引入传统精算模型,得出了全连续式增额寿险模型纯保费和责任准备金的一般表达式。  相似文献   
102.
2004年12月,中国保监会发布了《保险公司非寿险业务准备金管理办法(试行)》,中国非寿险未到期责任准备的提取办法采用50%统一比例法,经过这几年的实践活动证明,该方法虽然计算简便但存在一定缺陷。美国保险协会(NAIC)1998年实施的《财险与意外险公司的会计实务与程序指南》,关于非寿险责任准备金的提取方法,对中国非寿险公司以及保险监管部门有借鉴意义。  相似文献   
103.
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104.
信度模型是非寿险经验费率厘定的主要方法。传统的Buhlmann-Straub信度模型可以表示为随机截距模型,而随机截距模型假设随机效应服从正态分布。在实际的保险损失数据中,部分个体风险的损失可能远远高于总体平均水平,从而使得不同个体风险之间的风险差异呈现右偏特征。在这种情况下,Buhlmann-Straub模型有可能低估高风险的信度保费。本文在随机截距模型中假设随机效应服从偏正态分布,求得了偏正态随机效应假设下的信度保费。可以证明,Buhlmann-Straub信度保费是其特例。模拟分析和实证研究的结果都表明,偏正态随机效应假设下的信度模型可以更好地预测高风险的信度保费,从而改进传统信度模型的保费估计结果。  相似文献   
105.
 本文对2008年SNA推荐的非寿险服务产出测算的新方法进行了介绍,利用新方法和中国的有关数据进行了试验性测算,并针对中国非寿险服务产出测算方法提出了改进建议。  相似文献   
106.
寿险公司在试水养老地产的过程中面临诸多风险,不仅制约着养老地产行业投资者的积极性,也不利于解决中国老龄化背景下养老产业供给短缺的问题。因此,建立科学的风险指标体系对养老地产投资风险进行定量评价,既能让养老地产的投资者及时进行风险识别及风险管理,又能促进中国养老服务供给侧改革。从宏观和微观两个维度量化分析寿险公司投资养老地产的风险,选取5个一级指标和13个二级指标构建寿险公司投资养老地产的风险评价指标体系。采用层次分析法确定各个指标的权重,运用模糊综合评价法作为评判的标准,构建出寿险公司投资养老地产风险综合评价模型,并以HZ寿险公司为例进行实证研究。研究认为:寿险公司在投资养老地产过程中面临政策、市场、经济、筹划、运营5个方面的风险因素;HZ寿险公司的养老地产项目总体风险偏高,但总体风险偏向于一般风险水平,因此合适进行房地产项目的开发与投资;从单因素评价结果可以看出,“政策风险”“有效需求不足风险”“管理与服务风险”风险级别较高,是寿险公司在今后投资养老地产过程中重点关注的风险。  相似文献   
107.
世界寿险发展,先有商业性的寿险经营,之后才是社会保障制度的酝酿及实施。中国的保障制度建设却是:先建立国家保障制度,后推行企业补充养老制度,再大力发展商业寿险制度。本文就这一现象,采用历史梳理的方法,从制度经济学角度揭示寿险制度产生的基础,并给出中国寿险制度伴随中国转轨经济内生并进一步发展的经济学解释。同时,本文在制度分析的统一框架下,阐述中国商业寿险要从制度创新上取得成绩和突破。  相似文献   
108.
基于实际偿付能力、自留风险能力和向国际市场分保能力的考虑,非寿险公司扩张新风险业务模型由两个量的计量组成:扩张新风险业务所能承保的每一危险单位最大保险金额和所能收取的保费限额。通过2009的数据考察年中国财产保险公司实收资本金、公积金、保费收入、分出保费、自留保费、偿付能力充足率等相关指标,结果显示2009年中国非寿险市场存在业务规模扩张过快和失衡的问题,欲提高中国非寿险公司承保新风险业务的能力,不但要增加中国非寿险公司资本金和公积金,还必须提高向国际市场分保的能力和水平。  相似文献   
109.
近年来,我国寿险业务快速发展,积累了大量的可用资金,构建最优投资组合时,需综合权衡收益和风险之间的关系。文章在一系列假设条件的基础上,建立了寿险资金的非线性多目标规划模型,提出了最优解存在性定理,并利用中国金融市场相关数据进行了实证分析。  相似文献   
110.
道德风险是商业保险和社会保险领域中常见的现象。与社会养老保险中的道德风险相比,商业人寿保险中的道德风险具有自己的特点、发生机制和规避策略。商业寿险作为一种市场产品,具有产权明晰、透明度较高、参与各方对风险的规避具有可选择性等特点;相应地,寿险的道德风险尽管表现形式多样和多变,但防范的难度在总体上低于社会养老保险。对寿险道德风险的防范,主要应充分发挥市场机制的作用;同时,也需要在规范政府行为的前提下,对寿险市场失灵进行某些必要的干预。  相似文献   
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