基于Copula函数的随机性期望赔付法

发布时间：2018-05-23 21:30

  本文选题：期望赔付法 + 随机性方法　； 参考：《统计与信息论坛》2017年08期

【摘要】：未决赔款准备金评估的随机性方法逐渐得到重视,而考虑赔款数据的相关性可提高准备金评估的精确性。在确定性期望赔付法的基础上,提出一种基于阿基米德Copula函数的随机性期望赔付法;在准备金评估中利用核密度估计实现进展因子的随机化,并在此基础上应用阿基米德Copula函数分析两类赔款数据相关性的问题;利用R软件模拟总损失准备金的分布,研究表明该方法相比传统的期望赔付法具有更强的灵活性,其结果也更符合实际。
[Abstract]:The randomness method of pending claim reserve evaluation has been paid more and more attention, and the accuracy of reserve evaluation can be improved by considering the correlation of compensation data. Based on the deterministic expected compensation method, a stochastic expected compensation method based on Archimedes Copula function is proposed, in which the kernel density estimation is used to randomize the progress factor. On this basis, the Archimedes Copula function is used to analyze the correlation between the two kinds of compensation data, and the R software is used to simulate the distribution of total loss reserve. The research shows that this method is more flexible than the traditional expected compensation method. The results are also more realistic.
【作者单位】： 山东科技大学数学与系统科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《基于结构化大数据深度挖掘的非寿险保险公司经营风险模型研究》(61502280)
【分类号】：F840.4;O211.67

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3 王s，

本文编号：1926442