本文選題：非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)　切入點(diǎn)：一年期觀點(diǎn)　出處：《天津財(cái)經(jīng)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：2016年1月1日,歷經(jīng)5年之久,對(duì)整個(gè)歐洲保險(xiǎn)業(yè)具有約束力的SolvencyⅡ(歐盟償付能力Ⅱ)正式生效,與此同時(shí)中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)入"償二代"實(shí)施過渡期也滿一年。以風(fēng)險(xiǎn)為導(dǎo)向的償付能力監(jiān)管體系要求對(duì)保險(xiǎn)公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、精細(xì)的度量,準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)作為保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)的重要組成部分,其準(zhǔn)確計(jì)量對(duì)增強(qiáng)保險(xiǎn)公司償付能力,提高保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)管理水平具有重要意義。國(guó)內(nèi)外保險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司越來越重視準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)的度量工作。然而,現(xiàn)有研究較多關(guān)注準(zhǔn)備金估計(jì)模型與方法,較少涉及準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量問題。本文從影響準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量的因素出發(fā),結(jié)合已有的準(zhǔn)備金評(píng)估模型與方法,緊緊圍繞非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)這一主題開展研究。具體而言,本文重點(diǎn)解決四個(gè)問題:(1)非壽險(xiǎn)一年期準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量;(2)殘差相關(guān)條件下的非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量;(3)賠款數(shù)據(jù)相關(guān)條件下非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量;(4)考慮模型不確定性對(duì)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)的影響。首先,本文通過一個(gè)直觀實(shí)例闡述非壽險(xiǎn)一年期準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)的含義,引出一年期準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)的刻畫工具:賠付進(jìn)展結(jié)果,并探討在貝葉斯對(duì)數(shù)正態(tài)模型下獲得賠付進(jìn)展結(jié)果預(yù)測(cè)分布的隨機(jī)模擬方法。其次,為避免由殘差相關(guān)性引發(fā)的準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量偏誤問題,本文基于多重假設(shè)檢驗(yàn)理論與錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率控制過程,給出檢驗(yàn)和解決殘差相關(guān)性問題的方法,對(duì)殘差相關(guān)性引起的準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)進(jìn)行分析。殘差相關(guān)的本質(zhì)是賠款數(shù)據(jù)相關(guān),本文進(jìn)一步在獨(dú)立泊松模型基礎(chǔ)上,添加相關(guān)隨機(jī)效應(yīng),構(gòu)建了描述賠款數(shù)據(jù)相關(guān)性的條件自回歸泊松模型,并采用貝葉斯方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。最后,本文研究了模型不確定性對(duì)非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)的影響,以Loglogistic增長(zhǎng)曲線模型和Weibull增長(zhǎng)曲線模型為例,創(chuàng)新性地提出利用貝葉斯模型平均對(duì)兩個(gè)模型的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均,不僅得到綜合兩個(gè)模型結(jié)果的準(zhǔn)備金估計(jì)值,而且還能得出模型不確定性視角下的準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量值。本文開展的一系列工作,有望豐富非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)度量的研究成果,進(jìn)一步拓展準(zhǔn)備金評(píng)估的研究領(lǐng)域,并為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司提供理論支持和實(shí)踐參考。
[Abstract]:In January 1st 2016, after five years, Solvency II (European Union solvency II), which is binding on the European insurance industry, came into effect. At the same time, the Chinese insurance industry has entered a transitional period of "second generation compensation". The risk-oriented solvency regulatory system requires a comprehensive and precise measurement of the risks faced by insurance companies. As an important part of insurance risk, the accurate measurement of reserve risk can enhance the solvency of insurance company. It is of great significance to improve the risk management level of insurance companies. Domestic and foreign insurance regulators and insurance companies pay more and more attention to the measurement of reserve risk. This paper, based on the factors that affect the risk measurement of reserves, and combining the existing models and methods of reserve assessment, focuses on the topic of non-life insurance reserve risk. This paper focuses on solving four problems: 1) Non-life insurance reserve risk measurement for one year (2) Non-life insurance reserve risk measurement under the condition of residual correlation. (3) Non-life insurance reserve risk measurement under the condition of compensation data correlation. Qualitative impact on reserve risk. First, This paper expounds the meaning of the non-life insurance one-year reserve risk through an intuitionistic example, and leads to the description of one-year reserve risk: the result of compensation progress. The stochastic simulation method to obtain the prediction distribution of compensation progress under Bayesian logarithmic normal model is discussed. Secondly, in order to avoid the bias of reserve risk measurement caused by residual correlation, Based on the theory of multiple hypothesis testing and the control process of error detection rate, this paper gives a method to test and solve the problem of residual correlation, and analyzes the fluctuation of reserve risk caused by residual correlation. The essence of residual correlation is compensation data correlation. On the basis of independent Poisson model, the conditional autoregressive Poisson model is constructed to describe the correlation of compensation data, and Bayesian method is used to estimate the model. In this paper, the influence of model uncertainty on the risk of non-life insurance reserve is studied. Taking Loglogistic growth curve model and Weibull growth curve model as examples, the paper innovatively proposes to use Bayesian model to average the results of the two models. Not only can the reserve estimate of the results of the two models be obtained, but also the reserve risk measures under the uncertainty of the model can be obtained. A series of works carried out in this paper are expected to enrich the research results on the risk measurement of non-life insurance reserves. Further expand the research field of reserve assessment, and provide theoretical support and practical reference for regulators and insurance companies.
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F841.3

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本文編號(hào)：1615371