蒙特卡洛模拟在地震保险触发指数设计中的应用

发布时间：2017-10-17 03:36

  本文关键词：蒙特卡洛模拟在地震保险触发指数设计中的应用

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【摘要】：青海玉树地震后国内对地震风险越来越关注,快速提供灾后重建资金成为当前研究的热点问题,而保险资金被视为最重要的资金来源。通过研究发现,指数保险在巨灾风险中不仅能规避传统保险道德风险与逆选择问题,且其“一触发即赔付”的赔付机制恰能满足快速理赔要求。但指数保险在设计过程中需大量数据作支撑,我国历年来地震数据积累十分有限,因此解决数据问题成为其成功实现的首要前提。蒙特卡洛方法的出现为解决这一难题提供了可靠依据。蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法,也可按其本质称为随机抽样技术或统计模拟方法。其理论基础是概率统计中的“随机数”理念。它通过建立科学合理的统计模型,将研究对象或者梳理问题转换成为一种对随机数的模拟和计算过程。随着计算机这一载体的不断进步和发展,越来越多的研究对象可以通过这一方式科学简化、降低运算难度,最终获得优质的研究成果。目前,MC方法已被广泛应用于金融领域。基于此,本文在总结一般研究的基础上,借鉴CCRIF和加州地震指数保险的先进经验,结合MC模拟方法,以青海省的地震经验数据为样本对地震指数保险触发指数进行测算,并做了适用性验证。本文第一章对MC方法在国内外的研究现状进行了分析,构建文章思路框架图,并展示地震风险从数据收集到指数值模拟再到破产概率计算的整个流程,揭示地震指数与MC模拟法间的内在联系;第二章主要阐述地震指数保险的内涵及指数值产生过程,研究MC方法的基本思想、基本原理和特性,包括收敛性、误差、适用性以及其实现思路等;第三章具体分析了Easyfit和Matlab软件的相关功能,阐述MC方法在两款软件中的实现细节,同时引入地震指数保险测算模型,为实证部分奠定基础;第四章为实证分析部分,通过实例进行触发点指数的测算。本文实证部分通过收集青海省1993~2016年的地震数据代入所建模型,利用Excel算出各年灾害指数值Index,实现触发点指数I1和终止点指数I2的初选;其次运用Easyfit软件得出IndexRes和IndexCom的最优分布拟合函数,并结合Matlab软件,通过随机数发生器和逆函数实现MC模拟;最后经假设条件计算地震基金中不同触发条件下的破产概率。通过层层细分,本文最终得出第一层触发点指数1I为1040,终止点指数2I为1488;第二层触发点指数1I′为1488,终止点指数2I′为1936;第三层触发点指数1I′为1936,终止点指数2I′为2383.73。最后通过历史经验数据,进一步验证了所选指数的合理性。
【关键词】：MC模拟 地震指数 破产概率 Matlab软件 Easyfit软件
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F842.6;O242.2
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-20
• 1.1 选题背景及意义13-14
• 1.2 文献综述14-18
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-18
• 1.3 研究方法18
• 1.4 研究内容18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 地震指数保险与蒙特卡洛模拟20-27
• 2.1 地震指数保险内涵20-21
• 2.2 模拟指数值Index Value的产生21-22
• 2.3 蒙特卡洛模拟22-26
• 2.3.1 蒙特卡洛基本思想及特性22-24
• 2.3.2 蒙特卡洛方法实现步骤24-25
• 2.3.3 蒙特卡洛对测算地震保险触发点指数的适用性25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于蒙特卡洛实现Index Value的模拟27-37
• 3.1 Easyfit和Matlab软件分析27-34
• 3.1.1 Easyfit软件分析27-32
• 3.1.2 Matlab软件分析32-34
• 3.2 蒙特卡洛模拟在easyfit和matlab中的实现34-35
• 3.3 本章小结35-37
• 第4章 地震保险触发指数测算模型构建37-45
• 4.1 CCRIF巨灾赔付机制37-41
• 4.1.1 建立巨灾模型37-39
• 4.1.2 测量灾害强度39-41
• 4.2 加州地震指数保险41-43
• 4.2.1 指数保险模型41-42
• 4.2.2 实际结果分析42-43
• 4.3 测算模型构建43-44
• 4.3.1 模型设计43-44
• 4.3.2 模型实现步骤44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 触发指数测算模型的实现45-58
• 5.1 Excel实现触发点指数初选45-47
• 5.2 Easyfit实现最优拟合分布函数47-50
• 5.3 Matlab实现蒙特卡洛模拟50-53
• 5.3.1 模拟次数的确定50-51
• 5.3.2 模拟过程51-53
• 5.4 计算破产概率及确定最终触发点指数53-56
• 5.5 实践检验56-57
• 5.6 本章小结57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64
• 附录A 青海省 1993~2016 年5级以上地震数据64-65
• 附录B 蒙特卡洛模拟（部分数据）65

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本文编号：1046610