传统寿险产品定价模型与方法研究

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1、万方数据摘要Abstract第一章1.11.21.31.4第二章2.1第三章3.13.23.33.4目录引言研究背景和意义.................§1.1.1人寿保险产品的分类..........§1.1.2连续性人寿保险和离散式人寿保险..§1.1.3一些精算通用记号...........§1.1.4责任准备金和现金价值.........寿险产品的定价.................§1.2.1定价原则................§1.2.2精算假设................§1.2.3定价方

2、法................研究现状....................本文的主要工作和内容简介..........寿险产品的风险度量前瞻亏损....................§2.1.1定期寿险................§2.1.2两全保险................§2.1.3终身寿险................定价模型与方法初步的模型假设.................相关引理介绍..................二次规划与拉格朗日乘子法..........多约束二次规划模型.

3、.............m~1l●34678挖他MM心M"均均加丝弘万方数据第四章数值计算4.1参数取值...................4.2最优保费的数值计算.............第五章结论参考文献致谢43444673万方数据摘要目前保险市场上有各种不同的寿险产品,而不同类型产品的风险是各不相同的。产品定价在寿险公司经营管理中占据着重要的地位和作用,然而目前运用的几种定价方法并未完全考虑到利润和风险的关系,这可能给寿险公司带来经营风险。本文主要对以下三种不同类型的传统保险:定期寿险、两全保险和终身寿险的

4、定价问题进行研究,并在研究过程中考虑了投保年龄以及投保险种不同而导致面临不同风险的异质保单组。首先推导出了三种保险的前瞻亏损的分布性质,确定了风险度量指标,并建立了相应的二次规划模型。针对固定的总体边际利润率,本文给出了单约束情形下的显式解,并证明了在多约束情形下解的存在惟一性。也在多约束情形下进行了一系列的数值分析,分析不同参数变化对于最终结果的影响,主要研究指标是最优保费以及不同产品、不同保单利润率的差异。本文采用的风险度量指标在最终的数值分析中较好的反映了不同保险产品因投保年龄和投保险种而导致的风险差异。在保证

5、一定市场竞争力的情况下,使得定价为最优,尽可能保证了定价的公平性,避免逆选择的发生。关键词:前瞻亏损,资产份额定价法,边际利润率,二次规划中图分类号:029Ill万方数据AbstractTheinsurancemarketiscurrentlyfloodedwithavarietyoflireinsuranceproducts,butrisksofdifferenttypesofproductsarenotallthesame.Productpricingplaysanimportantroleintheriskma

6、nagementoflifeinsurancecompa-nys.However,commonpricingmethodsdonotconsidertherelationshipbetweenprofitsandrisks,whichcouldleadtolossofprofitorbankruptcy.Threemaintypesoftraditionalinsurance(termlifeinsurance,endowmentinsuranceandwholelifeinsurance)areconsidered

7、inthispaper.Wefocusonthedifferenceofriskscausedbyagesoftheinsuredandtypesofinsurance.First,wededucedtheformulaeoftheprospectivelossandestablishedquadraticprogram—ruingmodelsforthepricingofinsuranceproducts.Basedonsomeconditions,weprovestheexistenceanduniqueness

8、ofthesolution.Alsointhecaseofmultipleconstraints,numericalanalysisaremadetostudytheeffectsofdifferentrisksonthepriceofinsuranceproducts.Riskmeasureindicatorsweusedinthispape

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