發(fā)布時(shí)間：2019-03-06 18:18

【摘要】：商業(yè)汽車保險(xiǎn)的費(fèi)率可以分解為先驗(yàn)費(fèi)率和后驗(yàn)費(fèi)率。先驗(yàn)費(fèi)率是基于被保險(xiǎn)車輛的先驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)特征信息(如駕駛?cè)说男詣e和年齡、車輛使用性質(zhì))應(yīng)用廣義線性模型厘定的費(fèi)率,而后驗(yàn)費(fèi)率是基于被保險(xiǎn)車輛的索賠經(jīng)驗(yàn)(如索賠次數(shù))應(yīng)用獎(jiǎng)懲系統(tǒng)對先驗(yàn)費(fèi)率進(jìn)行調(diào)整而得到的費(fèi)率。厘定先驗(yàn)費(fèi)率常用的廣義線性模型包括索賠頻率模型、索賠強(qiáng)度模型和累積索賠金額模型。實(shí)際應(yīng)用中的獎(jiǎng)懲系統(tǒng)通�；诒槐ｋU(xiǎn)車輛的經(jīng)驗(yàn)索賠次數(shù)對先驗(yàn)費(fèi)率進(jìn)行調(diào)整,沒有考慮索賠金額的影響,也沒有考慮先驗(yàn)信息的影響,有可能造成重復(fù)性的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。累積索賠金額是被保險(xiǎn)車輛在保險(xiǎn)期間的索賠金額之和,既包含索賠次數(shù)信息,也包含索賠金額信息,可以更加準(zhǔn)確地揭示被保險(xiǎn)車輛的索賠經(jīng)驗(yàn)信息。本文應(yīng)用被保險(xiǎn)車輛多年期的縱向累積索賠金額數(shù)據(jù)建立了一種新的獎(jiǎng)懲系統(tǒng),應(yīng)用零調(diào)整逆高斯回歸模型厘定先驗(yàn)費(fèi)率,并在線性約束下用極大似然法同時(shí)估計(jì)先驗(yàn)費(fèi)率因子和獎(jiǎng)懲系數(shù),避免了傳統(tǒng)獎(jiǎng)懲系統(tǒng)對被保險(xiǎn)人可能造成的重復(fù)性獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,有效改進(jìn)了后驗(yàn)費(fèi)率的厘定結(jié)果。
[Abstract]:The commercial car insurance rate can be broken down into the prior rate and the posterior rate. The premium rate is based on the prior risk characteristics of the insured vehicle (such as the sex and age of the driver, the nature of the vehicle use) and applies the generalized linear model to determine the rate. The posterior rate is based on the insured vehicle's claim experience (such as claim times) and the premium and punishment system is applied to adjust the prior rate. The generalized linear models commonly used to determine the prior rate include the claim frequency model, the claim intensity model and the cumulative claim amount model. In practice, the reward and punishment system usually adjusts the priori rate based on the number of the insured vehicle's experience claim, without considering the influence of the claim amount or the priori information, which may result in repetitive reward or punishment. The cumulative claim amount is the sum of the insured vehicle's claim amount during the insured period, including both the number of claims and the claim amount information, which can more accurately reveal the insured vehicle's claim experience information. In this paper, a new reward and punishment system is established by using the multi-year longitudinal cumulative claim amount data of insured vehicles. The zero-adjustment inverse Gaussian regression model is used to determine the prior rate. The maximum likelihood method is used to estimate the priori rate factor and the reward and punishment coefficient simultaneously under the linear constraint, which avoids the repetitive reward or punishment caused by the traditional reward and punishment system to the insured, and improves the result of determining the posterior rate effectively.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金重大項(xiàng)目“巨災(zāi)保險(xiǎn)的精算統(tǒng)計(jì)模型及其應(yīng)用研究”(16ZDA052) 教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的精算統(tǒng)計(jì)模型與風(fēng)險(xiǎn)管理問題研究”(16JJD910001)的資助
【分類號】：F840.63

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本文編號：2435784