回归和时间序列组合模型在未决赔款准备金评估中的应用

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1、回归和时间序列组合模型在未决赔款准备金评估中的应用重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:方煜平指导教师:李江涛教授学位类别:应用统计硕士重庆大学数学与统计学院二O一六年四月TheCombinationofRegressionandTimeSeriesModelintheApplicationoftheEvaluationofOutstandingClaimsReserveAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforProfession

2、alDegreeByFangYupingSupervisedbyProf.LiJiangtaoSpecialty:M.A.SCollegeofMathematicsandStatisticsofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要未决赔款准备金是保险公司财务报表中举足轻重的一部分,它的准确评估对于科学衡量保险公司的财务状况和协助监管有效管控具有十分重要的现实意义。我国保险业起步较晚,相关制度和法规还不够完善,准备金的计提方法较西方发达国家也停留在初步阶段。随着保

3、险业的迅速发展,更加合理准确的准备金评估方法急需被引入。到目前为止,各种经典的统计模型,如对数正态模型、Bayes方法、MCMC方法等不断被应用到未决赔款准备金的评估当中。同时应用范畴不断扩展的时间序列方法也被应用到未决赔款准备金的评估中。本文在总结上述方法的基础上,将回归与时间序列模型结合在一起,利用两者的组合模型来评估未决赔款准备金。本文首先研究了未决赔款准备金的构成、现有的评估方法和评估的影响因素,然后阐述了回归与时间序列组合模型在未决赔款准备金评估中的应用思路。在实证部分,主要以国内某寿险公司2010Q1至2015Q3的实际赔付数据为研

4、究样本。首先采用传统的链梯法估计2015Q4的赔款额,并与2015Q4的实际数作对比,对比结果表明有较大的偏差,影响公司的正确决策。之后将回归与时间序列组合模型引入到未决赔款准备金评估当中,分别考虑三种不同的回归自变量数据情景,借助EVIEWS软件建模预测,并与链梯法的结果进行比较。最后得出结论:组合模型的第二种数据情景下,赔款额的预测值与实际偏差最小,具有良好的一致性。关键词:未决赔款准备金,时间序列,链梯法,显著性检验,EVIEWS软件I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTTheoutstandingclaimsreserveisa

5、veryimportantpartofthebalancesheetifinsurancecompany.Assessingitaccuratelymeansalottomeasurecompany’sfinancialpositionandassistinsuranceregulatorycommissiontosuperviseinsurancecompanies.ThedevelopmentofinsuranceinChinalagsbehinditsWesternrival.Relevantsystemsandregulationsar

6、enotperfectenough,theestimatemethodofclaimsstayatapreliminarystage,too.Moreaccuratemethodsareneededastothequicklydevelopmentofinsuranceindustry.Untilnow,manykindsofclassicalstatisticalmodels,suchaslognormalmodel,BayesmethodandMCMCmethodhasbeenappliedtotheevaluationofoutstand

7、ingclaimsreserve.Atthesametime,timeseriesisappliedtotheevaluationofoutstandingclaimsreservetoo.Thispapersummarizesabovemethods,andcombinethetimeseriesandregressiontogethertoestimatetheoutstandingclaimsreserve.Firstly,wedoabriefintroductiontothecompositionofoutstandingclaimsr

8、eservethedeterministicassessmentmethods,andsomeinfluencefactortoassessment.

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