基于保单信息的索赔风险研究

发布时间：2017-08-08 00:19

  本文关键词：基于保单信息的索赔风险研究

  更多相关文章： 现代风险模型 保单信息 破产概率 风险测度 小额索赔 大额索赔 Poisson过程

【摘要】：索赔风险是保险风险理论的主题,也是现实中保险公司面临的重要风险类型。纵观现有文献,关于索赔风险的理论研究基本上是以破产概率为核心问题、在经典风险模型(Cramer-Lundberg模型)框架下展开的。若从现实视角来看,经典风险模型以线性收入与一揽子索赔为假设,未考虑保费收入与索赔之间的因果关系,忽略了保单信息,不能准确描述当今信息化、精细化和复杂化的保险业务特征。在关于经典风险模型的众多扩展中,由Li et. al.建立的新风险模型(本文称之为现代风险模型)有效弥补了经典模型的上述不足,更符合现代保险业务的运营特点和管理要求。依据上述背景,本文选取现代风险模型为研究框架,在考虑保单信息的基础上,研究非寿险险种的破产概率与风险测度两类问题。通过对风险理论、破产概率与金融风险测度相关研究的综述,借鉴经典风险模型的研究范式,本文完成了三个主要工作：第一,基于保单微观信息,利用随机过程、离散嵌入技术和方法,获得了小额索赔条件下破产概率的指数型上界(第三章)：第二,基于保单微观信息,依据重尾分布与极限理论,得到了大额索赔条件下破产概率的渐近等价估计(第四章)；第三,基于保单宏观信息,构造几类新的风险测度,并利用Poisson过程和正则尾分布的性质,证明了在大额索赔条件下,索赔风险的局部测度与全历史测度的等价性(第五章)。在上述三个工作中,前两个工作相对偏于理论视角,平行地解决了小额索赔与大额索赔两类对应险种的破产概率估计问题。基于破产概率在保险精算中的重要性,这两个工作可为非寿险险种设计、产品定价、风险评价及初始保证金的界定提供理论基础。第三个工作来自于保险公司风险控制的现实背景,结论表明,对诸如巨灾风险类型的大额索赔险种而言,若定义适当的测度,则短期风险测度可完全代替长期风险测度。该结论的现实价值不仅在于风险评价中时间及信息成本的有效节省,而且为风险控制提供了独特的视角和明确的思路。另外,通过MATLAB编程和数值模拟,上述所有理论结果均得到了清晰直观的显示和有效的辅助验证。
【关键词】：现代风险模型 保单信息 破产概率 风险测度 小额索赔 大额索赔 Poisson过程
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F842.3
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 研究内容与研究方法11-15
• 1.2.1 研究内容11-13
• 1.2.2 研究方法13-15
• 1.3 研究创新15-16
• 第二章 相关概念及研究综述16-27
• 2.1 基本概念16-19
• 2.1.1 风险、保险及索赔风险16-17
• 2.1.2 破产概率17
• 2.1.3 风险测度17
• 2.1.4 保单信息17-18
• 2.1.5 小额索赔与大额索赔18-19
• 2.2 保险风险理论的发展及研究现状19-23
• 2.2.1 经典保险风险模型简介19-21
• 2.2.2 基于经典保险风险模型的研究21-23
• 2.3 保险风险测度研究现状23-27
• 2.3.1 基于破产概率的风险测度研究23-24
• 2.3.2 基于金融风险测度理论的测度研究24-26
• 2.3.3 其他保险风险测度研究26-27
• 第三章 小额索赔情形下的破产概率研究27-37
• 3.1 理论准备27-31
• 3.1.1 几个定义27-29
• 3.1.2 现代保险风险模型简介29-31
• 3.2 主要结果31-33
• 3.3 数值模拟与验证33-37
• 第四章 大额索赔情形下的破产概率研究37-47
• 4.1 理论准备37-40
• 4.1.1 正则尾分布及其性质37-39
• 4.1.2 几个常见的重尾分布39-40
• 4.2 模型及假设40-41
• 4.3 主要结果41-43
• 4.4 数值模拟与验证43-47
• 第五章 现代保险风险测度研究47-64
• 5.1 问题与背景47-51
• 5.1.1 问题描述47-48
• 5.1.2 测度方法构建48-51
• 5.2 引理51-54
• 5.3 主要结论54-59
• 5.3.1 理论结果54-57
• 5.3.2 数值模拟与验证57-59
• 5.4 h的选取59-61
• 5.5 小额索赔情形时的相关讨论61-64
• 第六章 结论与展望64-67
• 6.1 主要结论64-65
• 6.2 研究展望65-67
• 参考文献67-73
• 在学期间的研究成果73-74
• 致谢74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 毛泽春;刘锦萼;;指数类混合型索赔次数的分布及其应用[J];应用概率统计;2008年01期

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本文编号：637430