基于贝叶斯推断的巨灾损失数据整合方法与建模

发布时间：2018-05-12 00:40

  本文选题：贝叶斯推断 + 巨灾损失　； 参考：《中国科学技术大学学报》2013年03期

【摘要】：在对巨灾损失进行建模时,单个保险公司想要累积足够多的巨灾建模数据非常困难,也难以实现,一个有效的途径就是将本公司数据结合其他保险公司的同类数据,加上通过情形测试或其他方式获得的专家意见一起整合使用.利用贝叶斯推断整合保险公司巨灾损失索赔的外部数据、内部数据以及专家意见,对巨灾损失的发生频率和损失程度进行建模与估计,实现动态更新,并利用我国的地震巨灾损失数据进行实证分析。
[Abstract]:In the modeling of catastrophe loss, it is very difficult and difficult for a single insurance company to accumulate enough catastrophe modeling data. One effective way is to combine the data of our company with the similar data of other insurance companies. Use together with expert advice obtained through situational testing or other means. By using Bayesian inference to integrate the external data, internal data and expert opinion of insurance company's catastrophe claim, the paper models and estimates the occurrence frequency and loss degree of catastrophe loss, and realizes dynamic update. And using the earthquake catastrophe loss data of our country to carry on the empirical analysis.
【作者单位】： 中国科学技术大学管理学院;国务院发展研究中心金融研究所;
【基金】：中国科学技术大学青年创新基金(WK2040170009) 安徽省保险学会2012年度基金(WB201206)资助
【分类号】：F840;O212.8

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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相关博士学位论文 前3条

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1 刘妍s，

本文编号：1876380