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时间:2018-08-09
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1、中国巨灾风险损失时间序列分布重尾特征与保险方式选择论文导读:本论文是一篇关于中国巨灾风险损失时间序列分布重尾特征与保险方式选择的优秀论文范文,对正在写有关于损失论文的写作者有一定的参考和指导作用。越往右越细,但却可以无限延长,这个尾部现象在风险制约中的解释就是:为了再多覆盖一点发生概率很小的损失,所需要的资本却是按照几何级数递增。所以损失分布的尾巴是越短越好,越细越好。从损失分布上看,由于巨灾风险事故使众多保险标的同时遭受损失,其损失赔偿呈重尾分布特征(参见图1)。 图1中,横轴Q表示累计赔款总额,纵轴摘要:巨灾风险损失分布特征是影响巨
2、灾风险可保性的重要因素。文章运用中国及部分省市1949年以来洪水、干旱、地震、风暴潮四类巨灾风险损失数据进行实证分析发现,综合巨灾风险相较单一巨灾风险损失分布,以及全国范围巨灾风险相较省市范围巨灾风险损失分布重尾特征明显减弱,可保性明显增强。因此,倡议以综合风险为保险风险,在全国甚至更广泛的范围开展巨灾风险保险。关键词:巨灾风险;风险损失;综合风险;时间序列;重尾特征一、引言本文运用中国1949年以来洪水、干旱、地震、风暴潮四大类巨灾风险损失数据,分析比较省市范围与全国范围巨灾损失分布的尾部特征,以及单一巨灾风险和综合巨灾风险损失分布的尾
3、部特征,对上述二种观点进行实证,实证结果将对中国巨灾风险保险方式的选择具有一定指导作用。二、巨灾风险由于其损失分布呈明显的重尾特征一般具有较弱的可保性在统计学中,正态分布或β分布的尾巴都是越往右越细,但却可以无限延长,这个尾部现象在风险制约中的解释就是:为了再多覆盖一点发生概率很小的损失,所需要的资本却是按照几何级数递增。所以损失分布的尾巴是越短越好,越细越好。从损失分布上看,由于巨灾风险事故使众多保险标的同时遭受损失,其损失赔偿呈重尾分布特征(参见图1)。图1中,横轴Q表示累计赔款总额,纵轴P表示出现相应赔款的概率,y为保险公司赔款总量
4、分布函数,C点代表一般偿付能力(公积金和各种准备金),保险公司对C点左侧的损失具有充足的偿付能力,然而对C点右侧的损失,尽管其发生的概率较低,但由于损失已经超出一般偿付能力,必须依靠自有资本来补偿,一旦其额度超过公司自有资本,公司将面对破产风险。巨灾风险事故常造成保险公司的损失较多地出现在C点右侧。因此,按照传统保险理论,巨灾风险具有较弱的可保性。三、省市范围与全国范围巨灾风险损失分布尾部特征的比较由于全国范围损失与省市范围损失数量级不相同中国巨灾风险损失时间序列分布重尾特征与保险方式选择论文资料由论文网http:www.zbjy.cn提
5、供,转载请保留地址.,为便于比较,先对数值进行无量纲化处理。在聚类分析中,进行无量纲化的策略主要有极值化策略、标准化策略、均值化策略、标准差化策略。四类策略特点不一样,由于均值化策略在保留原始变量变异程度信息时,不是取决于原始变量标准差,而是取决于原始变量的变异系数,从而在保留变量变异程度信息的同时保证了数据的可比性,因此本文采用均值化策略。1.山东、湖南两省水灾年度损失分布尾部特征与全国的比较。洪水灾害危险区主要集中在七大流域和东南沿海,根据李炳元、冯佩芝等的研究,中国主要有5个洪水灾害影响区域,受灾省市主要为黑、吉、辽、蒙、冀、鲁、豫
6、、皖、苏、浙、京、津、沪、赣、湘、鄂、粤、闽、台、海、川、黔、桂、陕、甘等,根据国家防汛抗旱总指挥部办公室和水利部南京水文水资源研究所等的研究,1949年~1990年间,山东省年均水灾受灾面积、成灾面积占全国总受灾(或成灾)面积的比率均居于第4位,山东省地区生产总值在全国位于第3位(1994年),农业产值位于第2位(1994年);湖南省受灾面积占全国受灾面积的比率居于第9位,成灾面积占全国成灾面积的比率居于第12位,湖南省地区生产总值在全国位于第10(1994年),农业产值位于第6位(1994年)。考虑经济发展状况对洪灾损失具有较重要影响
7、,本文分别选择经济发展水平居于中上游的山东、湖南两省为分析对象。运用SPSS18.0分析1949年~2009年间山东省、湖南省及全国水灾受灾面积年度分布数据特征如表1所示。从表1可以看到,山东、湖南水灾年度损失频率分布的标准差分别为0.852149、0.986769,而全国水灾年度损失频率分布的标准差为0.530853,由于标准差反映了数据集的离散程度。标准差愈大,代表大部分数值离平均值愈远。从标准差上看,全国范围的水灾年度损失额度比省市范围的更具有稳定性。山东、湖南水灾年度损失频率分布的偏度分别为1.053、1.994,而全国水灾年度损
8、失频率分布的偏度为0.957.由于偏度反映了分布的偏斜程度,偏度愈大,说明偏斜得愈厉害,反映在直方图上,其尾部有拉得更长趋势。从偏度上看,同为右偏,但两省市的水灾年度损失频率分布比全国范围的分
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