本文關(guān)鍵詞： 車險(xiǎn) 未決賠款準(zhǔn)備金 鏈梯法 B-F模型 卡爾曼濾波模型　出處：《南京大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)深化的改革、全面開放加快發(fā)展的新階段,中國(guó)正在成為新興的保險(xiǎn)大國(guó)。保險(xiǎn)業(yè)參與到更多的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)服務(wù)領(lǐng)域,承擔(dān)了越來越重的社會(huì)責(zé)任。在這一時(shí)期,中國(guó)的外國(guó)分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量是不斷增加的,這就增加了中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)的壓力。在這種壓力下,能夠增加競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)力主要就體現(xiàn)在投資策略上。而投資比率很大程度上由準(zhǔn)備金的提取決定。因此,為了評(píng)估的利潤(rùn),我們必須考慮到未決賠款準(zhǔn)備金的儲(chǔ)量�？傊�,考慮用科學(xué)的方法來估計(jì)未決賠款準(zhǔn)備金,具有非常重要的實(shí)踐意義。 目前,我們?cè)趯?shí)務(wù)中最廣泛使用的評(píng)估方法就是鏈梯法了。在準(zhǔn)備金評(píng)估模型中,這是最基本的方法。雖然鏈梯法計(jì)算方法非常簡(jiǎn)單和便捷,但是在遇到歷史數(shù)據(jù)異常和出現(xiàn)意外波動(dòng)很大的情況下,對(duì)準(zhǔn)備金估算的結(jié)果就會(huì)不夠準(zhǔn)確。所以,本文考慮將動(dòng)態(tài)隨機(jī)的思想引入到評(píng)估模型中,選取了卡爾曼濾波模型來作為未決賠款準(zhǔn)備金的基本評(píng)估模型,并且,把多期準(zhǔn)備金進(jìn)展年的數(shù)據(jù)做成時(shí)間序列,代入ARMA模型作為對(duì)卡爾曼濾波中的狀態(tài)方程。 本文結(jié)合了精算評(píng)估實(shí)務(wù),對(duì)于非壽險(xiǎn)公司短尾業(yè)務(wù)選取了車險(xiǎn)數(shù)據(jù)作為評(píng)估對(duì)象,研究了賠款次數(shù)和賠款額度的不同評(píng)估方法,分別對(duì)已決和未決數(shù)據(jù)使用不同的模型進(jìn)行評(píng)估,并且對(duì)比后得出結(jié)論。 本文研究發(fā)現(xiàn),在數(shù)據(jù)充分的情況下,兩種模型得出的評(píng)估都可以接受。但在進(jìn)展年較短的情況下,卡爾曼濾波模型的評(píng)估結(jié)果不是那么令人滿意。進(jìn)展時(shí)間增加后,卡爾曼濾波模型的效果比較明顯。如果在有經(jīng)驗(yàn)的精算師的主觀判斷下,也可以使用B-F法對(duì)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)后得出最終的評(píng)估結(jié)果。
[Abstract]:As China's insurance industry has entered a new stage of deepening reform and opening to the outside world and accelerating its development, China is becoming a new insurance country. The insurance industry is participating in more economic and social service fields. Taking on more and more social responsibility. During this period, the number of foreign branches in China has been increasing, which has increased the pressure on Chinese insurance companies. The strength to increase competitiveness is mainly reflected in the investment strategy. And the investment ratio is largely determined by the withdrawal of reserves. Therefore, in order to evaluate the profits, we must consider the reserves of the outstanding claims reserve. It is of great practical significance to consider the scientific method to estimate the reserve of outstanding claims. At present, the most widely used evaluation method in practice is the chain ladder method. In the reserve assessment model, this is the most basic method. Although the chain ladder method is very simple and convenient, However, when the historical data are abnormal and unexpected fluctuations occur, the results of reserve estimation will not be accurate. Therefore, this paper proposes to introduce the idea of dynamic randomness into the evaluation model. The Kalman filter model is selected as the basic evaluation model of the pending claim reserve, and the data of the multi-period reserve progress year is made into a time series, and the ARMA model is used as the state equation in the Kalman filter. In this paper, combined with actuarial evaluation practice, the vehicle insurance data is selected as the evaluation object for the short tail business of non-life insurance companies, and the different evaluation methods of indemnity number and compensation amount are studied. Different models are used to evaluate the determined and pending data, and the results are compared. In this paper, it is found that the evaluation of both models is acceptable when the data is sufficient. However, in the case of shorter years of progress, the results of the Kalman filter model are not so satisfactory. The effect of the Kalman filter model is obvious. If the subjective judgment of the experienced actuary, the B-F method can be used to weight the results to get the final evaluation results.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F842.63

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