精算异质性问题研究
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作者殷崔红著
出版社西南财经大学出版社
ISBN9787550458611
出版时间2023-07
装帧平装
开本其他
定价58元
货号4461260
上书时间2024-07-26
商品详情
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作者简介
殷崔红,博士毕业于厦门大学,获得理学博士学位,现为西南财经大学金融学院讲师,长期从事保险精算的教学和科研工作。主要研究方向为保险精算、数据挖掘,混合模型等方面的研究。
目录
本书介绍混合模型的基本概念、相关参数解释和混合模型的形状图示等; 然后讨论混合模型的参数估计, 并给出参数估计的一致性证明等; 为优化保险产品的费率厘定, 针对保险数据的免赔额、长尾性和异质性等问题, 分解建立了左截断的Erlang 混合模型、Erlang 极值混合模型、混合泊松模型等; 为给出不同风险特征的合理解释, 以便更精确的定价, 采用Open Mixed Poisson (OMP) 分布的开放式结构实现车险的自主风险分类, 通过Poisson Regression (PR) 模型的回归结构研究不同保单类的影响因素, 实现针对不同风险客户的分类和定价。
内容摘要
本书介绍混合模型的基本概念、相关参数解释和混合模型的形状图示等;然后讨论混合模型的参数估计,并给出参数估计的一致性证明等;为优化保险产品的费率厘定,针对保险数据的免赔额、长尾性和异质性等问题,分解建立了左截断的Erlang 混合模型、Erlang 极值混合模型、混合泊松模型等;为给出不同风险特征的合理解释,以便更准确的定价,采用Open Mixed Poisson (OMP) 分布的开放式结构实现车险的自主风险分类,通过Poisson Regression (PR) 模型的回归结构研究不同保单类的影响因素,实现针对不同风险客户的分类和定价。最后,针对近期事故准备金的不稳定性和保单生效日期的不同,提出风险分类模型,实现了基于个体保单风险分类,然后按类别汇总近期未决赔款准备金的估计。
主编推荐
保险中的损失数据, 是精算费率厘定和准备金评估的基础。 但标的物的风险不同, 使得用于刻画风险大小的索赔次数、 赔款额和累积赔款额等数据特征具有异质性, 因此对这些数据的研究模型也变得复杂。混合模型是研究数据异质性的重要统计模型之一, 其通过加权的方式混合一些经典理论分布, 实现不同分量分布刻画不同特征的目的, 其混合结构可以很好地解释数据的异质性。本书将介绍一系列混合模型, 并讨论其在精算费率厘定和未决赔款准备金评估中的应用。
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