隨著我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和人民生活水平的提高，我國(guó)民用汽車保有量快速增長(zhǎng)，2011年末達(dá)到10578萬輛，較2010年末增長(zhǎng)16.4%。使得以汽車存量市場(chǎng)為目標(biāo)的機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)具有很大的增長(zhǎng)空間。2010年財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)原保險(xiǎn)保費(fèi)收入4027億元，其中機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)原保險(xiǎn)保費(fèi)收入3004億元，占財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)原保險(xiǎn)保費(fèi)收入的74.5%，較2009年同比增長(zhǎng)39%。機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)成為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的重要支柱。我國(guó)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)業(yè)務(wù)在快速增長(zhǎng)的同時(shí)，也面臨著高賠付率的風(fēng)險(xiǎn)，這不僅導(dǎo)致保險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)虧損，也危及到保險(xiǎn)公司的償付能力，同時(shí)也不利于對(duì)機(jī)動(dòng)車輛駕駛風(fēng)險(xiǎn)的控制和道路交通安全的管理。因此，對(duì)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)的定價(jià)，使每個(gè)投保人繳納的保費(fèi)與他的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)相匹配，對(duì)鼓勵(lì)被保險(xiǎn)人主動(dòng)控制風(fēng)險(xiǎn)，減少保險(xiǎn)事故發(fā)生，降低賠付率，是我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)健康、可持續(xù)發(fā)展面臨的現(xiàn)實(shí)選擇。機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)獎(jiǎng)懲系統(tǒng)是一種經(jīng)驗(yàn)定價(jià)方法，是對(duì)于發(fā)生一次或多次索賠記錄的投保人增收保險(xiǎn)費(fèi)或給予懲罰，而對(duì)沒有任何索賠記錄的投保人給予保費(fèi)折扣或獎(jiǎng)勵(lì)的一種方法。在這一定價(jià)法中，索賠次數(shù)是決定機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)折扣費(fèi)率最重要的因素之一。因此，通過對(duì)索賠次數(shù)分布... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

排氣量同出險(xiǎn)頻率關(guān)系圖

圖 4.1 參數(shù) α, θ不同取值下的 GGD 分布概率密度函數(shù)直方圖示例4.3 特定情形下 GGD 分布的性質(zhì)下面，我們研究 0 <α <1的特定情況。通常混合分布用于保險(xiǎn)組合在一個(gè)特定時(shí)期內(nèi)發(fā)生索賠的精算統(tǒng)計(jì)建模中。在這方面，在汽車保險(xiǎn)中，它通常被認(rèn)為投保人的索賠數(shù)服從一個(gè)參數(shù) λ >0的泊松分布。然而，在實(shí)踐中，這種假設(shè)通常是不合理的，因?yàn)橥侗Ｈ说男袨槭谴嬖诓町惖�。這意味著泊松參數(shù)的變化反映不同的潛在風(fēng)險(xiǎn)，因此參數(shù)值不能表示每個(gè)被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)。因此，很自然地認(rèn)為不同保單持有人的參數(shù)，代表他個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)特征，作為一個(gè)隨機(jī)變量，服從某一結(jié)構(gòu)分布，無條件分布變成一個(gè)混合的泊松分布。在本文提出的 0 <α <1的特殊情況下 GGD 分布的概率密度函數(shù)，在應(yīng)用這些設(shè)定是有用的。事實(shí)上，GGD 分布不僅是一個(gè)混合的泊松分布，也是一個(gè)混合的幾何分布。還可以得到一些特殊結(jié)果，下面會(huì)給出。

（數(shù)據(jù)來源見文獻(xiàn)[25]），并分析其不同索賠次數(shù)下的出險(xiǎn)車輛數(shù)分布情況，如圖5.1。表 5.1 我國(guó)某保險(xiǎn)公司 1996 年機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)出險(xiǎn)次數(shù)數(shù)據(jù)索賠次數(shù) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 總數(shù)車輛數(shù) 27141 5789 1443 457 155 56 27 2 1 1 35072圖 5.1 我國(guó)某保險(xiǎn)公司 1996 年機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)出險(xiǎn)次數(shù)分布直方圖5.2 參數(shù)估計(jì)與數(shù)據(jù)擬合本節(jié)利用提出的 GGD 分布與負(fù)二項(xiàng)分布、泊松逆高斯分布、二元風(fēng)險(xiǎn)模型、三元風(fēng)險(xiǎn)模型、二項(xiàng)貝塔分布、負(fù)二項(xiàng)貝塔分布、PG 分布， IG PG 分布對(duì)表5.1 中數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)并擬合。對(duì)于給定隨機(jī)變量 X 的樣本 xini, = 1,2,,，記mμ 為樣本的 m 階原點(diǎn)距，可利用∑==nimmixn11μ ，估計(jì) ()mE X，稱為 ()mE X的矩估計(jì)，如果某參數(shù)θ 可以表示為 m 階原點(diǎn)距的函數(shù)，我們可用 ()mE X的矩估計(jì)量估計(jì)θ 。若隨機(jī)變量 X 的概率密度函數(shù)為 f ( x,θ)


本文編號(hào)：3324639