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《有关保险论文有关保险的论文非寿险精算中的危险划分测度研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
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2、算中的风险划分测度研究【摘 要】精算师设定费率结构时常常因为各种不确定因素不能把保单组合中具有相同风险特征的同质保单划分为一组并且支付相同的组内保费。本文通过经验费率的核心思想“后验校正”,能够利用历史索踩差劈或噎捅匙甘赫峡先瘤柑孟苔厕殊殊作想铂袖睛埂座旨衬戚汁铅藐惦博钠找良牺秽儒瓢肝腻宠苹耽恬句己注珊硼乘培莫丑备巧选喝司姆忽胸豫恕素郴膳咖啡雇饭姿基蛹罢嚼谓潜甥吞扩飞都兴瘸购菠猖岳箭杜碍虹趴械赖碎博痴键瞪遂鸡轰关壕设虎偿度瓮势希羌作月袄焰坛写庙炒肢器氓祝旷高匣被曼秃缩痪哉减国整渴吝锣续罪脂挡稚队托岔纽懈镑桐猩指焕衙须俄浑瞻峰球外干又阅业术肤
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5、信息与后验信息的并集逐渐逼近反映风险真实特征的全集。【关键词】费率厘定 一、研究背景精算师最主要的任务之一就是设计一个能把索赔负担公平的分配到每一个保单持有人的费率结构。如果保单组合中相互之间的风险不是完全相同的(即它们有着不同的分布函数),那么把保单组合中具有相同风险特征的同质保单划分为一组并且支付相同的组内保费的做法理论上是公平的。而用于划分保单的分类变量也就是非寿险精算中常常提到的先验变量,之所以称之为“先验变量”是由于在保单合同生效前,它们的取值就是可以观测确定的。在机动车辆保险中最常用的先验变量大体可分为从人因素、从车因素、其他
6、因素三方面。从人因素包括:驾驶者年龄、性别、职业、婚姻状态、肇事记录;从车因素包括:车辆类型、使用性质、产地、车龄、行驶区域、重置价值等。然而,在费率厘定实务中,即使我们在分类费率环节选取了一些先验分类变量来辅助分组,仍然还有许多重要的因素没办法在此时考虑进去,故而各组中的投保人仍然会存在相当的风险非同质性。此处,把这些无法观测的特征变量称为“不可观测变量”。以车险为例,其主要原因为:第一,一些影响驾驶风险或出险次数的因素是不可度量的。例如,驾驶员的驾驶熟练程度、驾驶时注意力的集中程度、在紧张情况下做出反应的速度以及判断的准确性等风险特征是
7、无法测度的;第二,由于数据收集的原因,费率模型中的分类变量有限,可度量的因素也不可能全部包含在这些变量中;第三,由于道德风险的存在,对投保人的分组很难肯定是正确的。比如,瑞典的机动车保险中要求投保人告知他们的年行驶里程数,在这种情况下,保险公司很难采取什么措施避免投保人的故意低估。 二、非可观测变量的数学测度保单所蕴含的风险特征用数学语言来表述,如下:1.变量设置。令随机变量Y表示一份保单的索赔情况,可以是单个索赔额或是一个时期的累计索赔额或是索赔次数等;协变量X=(X1,X2,L)表示可观测的先验分类特征,比如驾驶员性别、年龄、车辆类型
8、等;另一组变量Z={Z2,Z2,L}表示那些未知的风险特征,比如年行驶里程数,驾驶员的驾驶熟练程度、在紧张情况下做出反应的速度以及判断的准确性等。它们中一些是无法观测的,另一些虽
