巨灾风险损失的精算模型分析基于地震损失数据

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1、扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：毳立日期：竺逍论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究

2、生签名：夏支率导师签名：～互!j煎l兰日导师签名：～31)叠墨l兰日期．立址彳本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：——导师签名：日期：摘要㈣Y㈥2370㈣09㈥630I频繁的巨灾发生给世界各国造成了众多的人员伤亡和巨大的经济损失，还阻碍了经济的可持续发展，破坏了社会的安定繁荣。因此，对巨灾保险、保险制度及巨灾风险损失的研究具有重要的理论意义和现

3、实意义。巨灾风险损失的极值数据尖峰厚尾的特性，使得对巨灾风险损失的拟合分布较保险业所研究的损失分布有所不同。本文的首先简要介绍国内外对巨灾保险、保险制度及巨灾风险损失的研究状况。然后对巨灾风险的识别、特征及危害进行简要概述并对本文所选取的主选模型基于GPD分布的POT模型进行着重介绍。在实证部分，笔者以中国重大地震损失数据为样本，研究巨灾损失的尾部分布特征。具体的步骤是收集中国1966年至今的重大地震损失数据，并对原始数据处理使其成为具有可比性的样本数据，以此为样本数据，运用精算建模的思想，以基于GPD(广义帕累托分布)的POT模型为主

4、选模型，Gar啪a分布为备选模型，对这些样本数据进行拟合，得到合理的结论。最后，在本文的结尾，笔者总结本论文的优点和不足，并对中国地震数据统筹管理及数据采集的标准提出一些建议。关键词：巨灾风险精算建模GPD分布AbstractFrequentcatastropheoccursresultinginalargenumberofcasualtiesandhugeeconomiclossestothecountriesintheworld，alSOhamperedthesustainabledevelopmentoftheeconomy，un

5、derminingthestabi1ityandprosperityofthecommunity．Therefore，catastropheinsurance，theinsurancesystemandcatastropheriskthelossofimportanttheoreticalandpracticalsignificance．Catastropheriskextremedatalossfattail，whichmakesthefittingofcatastropherisklossdistributionlossdistri

6、butionisdifferentthantheinsuranceindustryresearch．ThiSarticlefirstintroducestheresearchstatusathomeandabroadcatastropheinsurance，theinsurancesystemandthelossofcatastrophicrisk．ThenbriefoverviewofthemainelectionandselectedmodelbasedontheGPDdistributionPOTmodelfocusesonthe

7、identification，characteristicsandhazardsofcatastrophicrisk．Intheempiricalpart，theauthorofChina’Smajorearthquakelossdataforsamplesoftaildistributioncharacteristicsofcatastrophelosses．ConcretestepsiSamajorearthquakelossdatacollectedsince1966，andtheoriginaldataprocessingmak

8、esitcomparablesampledataassampledata，theuseofactuarialmodelingthought，basedontheGPD(generalizedParetoAD