二阶段glmm在预测未决赔款准备金中的应用

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1、分类号密级UDC学校代码硕士研究生学位论文二阶段GLMM在预测未决赔款准备金中的应用学院(部、所):统计与数学学院专业:统计学研究方向:应用统计姓名:李明明导师:费宇教授论文起止时间:2012年5月-2013年5月学位论文原创性声明声明:本人所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过得作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本

2、人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家部门或机构送交论文和论文电子版,允许学位论文被查阅获借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文;授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。(保密的学位论文在解密后遵循此规定)论文作者签名:导师签名:日期:年月日日期:年月日摘要摘要作为经营风险的商业公司,保险公司非常重视未决赔款准备金的估计问题。估计过高会导致公司利润减少,造成公司偿付能力不足的假象。相反,对未决赔款准备金估计过少,不仅会导致由于利润增加

3、承担更多的税收,而且当计提的准备金不能支付所发生的赔案时,可能导致公司破产倒闭的严重后果,这种现象在本世纪初屡见不鲜。因此,对未决赔款准备金估计方法的探索成为很多学者研究的方向,也提出了很多估计方法,如确定性模型、随机模型以及动态模型。随机性模型中的广义线性模型和广义线性混合模型是目前在保险精算估计中比较热门的工具方法。然而在广义线性模型的基础上加入随机效应建立广义线性混合模型对估计精度地提升是否有帮助,很少有文献将它们放在一起进行比较。首先,本文介绍了我国要求保险公司在计提未决赔款准备金时所选用的几种确定性模型的基本概念和计算方法,并指出了确定性模型在估

4、计中的缺陷和引入随机模型的必要性。文中考虑的随机模型为广义线性模型和广义线性混合模型,并对它们的模型结构、参数估计方法和模型评价做了简单的介绍。其次,文章介绍了二阶段广义线性混合模型,对其原理和估计方法做了详细的阐述,并指出了它在估计未决赔款准备金中的优势。再次,文章给出了用来估计未决赔款准备金的几种随机性模型的模型结构,并对其中的参数含义,估计方法和步骤做出了简单地介绍。最后,文章通过具体数据做出了实证分析,分别用广义线性模型、二阶段广义线性模型、广义线性混合模型和二阶段广义线性混合模型等四种估计方法对未决赔款准备金进行估计,并通过计算它们的平均偏差和均

5、方偏误来比较它们的估计精度。通过对各种用来估计未决赔款准备金的随机模型进行比较,不仅验证了广义线性混合模型比广义线性模型更加适合估计未决赔款准备金,而且验证了二阶段广义线性混合模型在估计精度上确实比其他模型都有显著地提高,证明了它在估计未决赔款准备金上的可行性。同时还发现用此种方法估计得到的未决赔款准备金金额与其他方法相比处于中间位置,既没有过少的估计导致潜在的I摘要赔付风险,也没有过于保守的估计,致使公司账面利润减少。文章还通过具体实例考察了在建立广义线性混合模型时把起始年作为随机效应发展年作为固定效应要比把发展年作为随机效应起始年作为固定效应的效果要好

6、的多。在文章的最后一部分对全文做出了总结,指明了本文的创新点和不足以及以后努力的方向。关键词:赔款额;赔款次数;广义线性模型;二阶段广义线性混合模型;IIAbstractAbstractAsoperationalriskscommercialcompanies,theinsurancecompanyattachesgreatimportancetotheproblemofestimatingtheoutstandingClaimsReserve.Ifwegetaoverestimatedincorporateearnings,itcanberesultin

7、gintheillusionofsolvencyofthecompany.Onthecontrary,iftheoutstandingclaimreservesisestimatedtoolittle,itwillnotonlyleadtotakeonmoretaxrevenuebecauseoftheincreasedprofit,butalsoleadtoseriousconsequencesofbankruptcywhentheoutstandingClaimsReservecan’tpaytheoccurrenceofclaims.Thepheno

8、menonisnotuncommoninthebeginningo

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