copula函数信度模型在风险定价中的应用——基于我国车险数据

发布时间：2017-11-24 08:26

  本文关键词：copula函数信度模型在风险定价中的应用——基于我国车险数据

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【摘要】：信度模型能够刻画风险类别组内的相关性,是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型,基于copula函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将copula函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中,以广义线性模型作为边际分布,利用t-copula函数度量赔付变量间的时间相关性,建立多元联合分布,并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异,当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱;t-copula函数AR(1)形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小,预测结果优于传统信度模型,说明copula函数信度模型在风险定价的实践工作中有应用价值。
【作者单位】： 中央财经大学保险学院/中国精算研究院;
【基金】：国家留学基金委员会联合培养博士项目资助(编号201406490022)
【分类号】：F842.634;F224
【正文快照】： 一、引言风险定价是保险公司风险管理工作的重点,而信度理论在风险定价中得到广泛应用,是风险定价最重要的工具之一。信度定价模型是基于某一风险类别过去的经验数据和相似风险类别的经验数据来预测该风险类别的未来分布。信度定价模型在精算学中的应用可追溯至Mowbray(1914)

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【相似文献】

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5 王s，

本文编号：1221632