导读:本文包含了贝叶斯保费论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:方差相关保费原理,信度估计,结构参数,风险保费
贝叶斯保费论文文献综述
章溢,张先坤,温利民[1]（2018）在《方差相关保费原理下风险保费的经验贝叶斯估计（英文）》一文中研究指出方差相关保费原理不仅在实际运用还是在研究领域都是精算学中最为重要的保费原理之一.本文建立了方差相关保费原理的贝叶斯模型,得到了贝叶斯估计和信度估计.进而,讨论了这些估计的统计性质.在多合同数据中,给出了结构参数的无偏相合估计.最后,证明了经验贝叶斯估计的渐近最优性.(本文来源于《应用概率统计》期刊2018年04期）
张小圆[2]（2018）在《保险精算中风险保费的贝叶斯预测与统计分析》一文中研究指出保费(保险费)是保单持有人将保险标的的不确定性损失转嫁给保险公司而缴纳的一笔固定费用。对保险公司而言,为某个保单制定合适的保费并通过各种信息对保费进行估计是精算师的重要任务之一。保费常常依赖于保险标的的风险特征,这些风险特征的综合一般用某个风险参数θ来刻画。由于风险的非齐次性,风险参数θ—般被认为是随机变量,具有某个先验分布。因此对保费的估计就落入了贝叶斯框架之中。此时依赖于风险参数的保费被称为风险保费。由于风险参数是不可观测的,因此风险保费也是不可观测的,需要根据已有的信息进行估计。本文研究了保险精算中一些常用保费原理下风险保费的贝叶斯估计问题。在第二章中,我们通过合并净保费原理、期望值原理、方差保费原理、标准差保费原理等提出了矩保费原理,进而研究了矩保费原理中风险保费的贝叶斯估计问题,证明了估计的大样本性质,验证了估计的收敛速度;第叁章研究了Esscher保费原理中风险保费的贝叶斯预测与贝叶斯估计问题。由于Esscher保费原理对应于指数加权损失函数,因而在该损失函数下通过最小化期望损失的方法定义了风险保费、贝叶斯保费等。并通过例子说明各种保费和贝叶斯估计的计算方法;第四章对指数保费原理下风险保费的估计进行了研究,得到了指数保费原理下风险保费的贝叶斯估计和贝叶斯保费,并证明了估计的统计性质,利用数值模拟的方法对各个估计的均方误差进行了比较。第五章研究了多合同的过度离散泊松模型。利用贝叶斯方法研究风险参数的贝叶斯估计和贝叶斯预测,并结合经验贝叶斯方法给出了结构参数的估计并讨论了估计的性质,得到了风险参数的经验贝叶斯估计。最后通过数值模拟的方法验证了估计的有效性。最后,对全文进行了总结并提出了进一步研究的方向。(本文来源于《江西师范大学》期刊2018-05-01）
张永霞,孟生旺[3]（2017）在《基于累积损失混合模型的贝叶斯保费研究》一文中研究指出商业车险的费率由先验费率和后验费率两部分构成。通常使用广义线性模型厘定先验费率,然后基于个体保单的索赔经验,应用贝叶斯方法计算后验费率。在传统方法中,一般是分别根据索赔次数或索赔强度建立费率厘定模型。本文基于个体保单的累积损失数据建立了一种混合回归模型,并在此基础上计算贝叶斯保费,为非寿险费率厘定提供了一种新方法。在先验费率的厘定中,基于个体保单的累积损失数据建立混合零调整逆高斯回归模型,代替了传统的Tweedie回归模型。对先验费率进行调整时,用个体保单的累积损失代替通常使用的索赔次数或索赔强度,规避了索赔次数与索赔强度之间的相依性可能造成的干扰。(本文来源于《保险研究》期刊2017年11期）
王依人[4]（2017）在《淘宝平台退货运费险买家版保费定价研究》一文中研究指出进入21世纪,互联网已经颠覆性地影响了多个行业和领域。近些年来,由互联网技术和金融业相互融合而产生的互联网金融行业,凭借着服务碎片化、场景多元化、产品定制化等方面的优势迅速崛起。在我国诸多金融行业中,保险业是比较早开始以积极的态度利用互联网技术改善自身金融服务的行业。近些年来,随着互联网保险行业的迅猛发展,各类符合大众需求、顺应时代需要的新兴险种层出不穷。2010年华泰保险公司与淘宝平台联合推出了一款将电子商务与互联网保险相结合的产品——退货运费险(以下简称“退运险”),它将风险定位于消费者在网购过程可能产生退货的风险,将损失定位于消费者退货时所产生的运费损失,是保险业贴合新型保险需求的创新产物。然而,这款旨在减少网购纠纷、保障退货损失风险的产品,在网购平台迅速走红的同时,并没有给保险公司带来预期中的可观利润。有媒体报道称,退运险自从推出以来,就一直保持着93%左右的赔付率,因此该险种一直处于亏损状态。究其原因,保险公司对于退运险(买家版)的保费定价方法存在一定问题。众所周知,“一概而论式”的静态定价会导致由于信息不对称而产生道德风险和逆向选择问题,这会直接导致保险公司的赔付支出增加,所以针对退运费险(买家版)进行合理定价就显得十分重要。退运险作为国内首创的新兴互联网保险产品,在国外尚未有可以直接借鉴的经验,目前关于退运险的研究多集中于从宏观定性方面探索其在电子商务中存在的问题及发展前景,而从微观角度研究的很少。本文则从微观定价机制出发,力求通过动态调整的保费定价方式,针对消费者自身的标签属性信息解决退运险(买家版)中由于信息不对称而导致的各种问题。本文从全新切入角度——买家属性入手,研究不同买家的行为对退货率产生的影响。基于消费者效用理论角度设计贴合买家属性的调查问卷,获得一手数据。并利用K-means聚类分析将具有不同属性的买家按照退货容易程度分为叁类。同时,为了避免静态的定价,我们采用贝叶斯更新理论,由买家历史数据给出针对性保费定价的贝叶斯先验分布,并基于其之后的行为产生的数据信息不断对其保费定价公式参数进行调整,得出合理、准确的贝叶斯后验分布。本文最终结论简便、易懂,可作为保险公司定价模型的参考,有很强的实际指导意义。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-05-06）
魏斯怡,章溢,温利民[5]（2016）在《Pareto风险模型中分位数保费的贝叶斯估计》一文中研究指出分位数保费原理是非寿险精算中的一种重要的保费原理,在保险中有重要的应用.建立分位数保费原理的Pareto风险模型,通过引入损失函数,结合一些统计技巧,给出了分位数保费原理下风险保费的贝叶斯保费、贝叶斯估计、极大似然估计以及分位数估计.进而,讨论了这些估计的统计性质.最后,利用数值模拟的方法比较了这些估计的平均误差.(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
魏斯怡[6]（2016）在《分位数保费的贝叶斯统计分析》一文中研究指出分位数保费原理是一种重要的保费原理,它要求给出的保费小于风险损失随机变量的概率最多不超过某个给定的小概率α。这种保费原理在直观上容易理解,又能满足一些重要的性质,因此在保险精算中有重要的应用。在实际运用中,由于分位数保费依赖于风险的具体分布,因而分位数保费是未知的,需要根据已有的信息进行估计。在估计分位数保费的过程中,有两类信息可供使用。一类是根据风险已有的资料和经验数据形成的先验信息,另一类是对风险进行观测得到的样本信息。我们的目标是综合先验信息和样本信息对分位数保费进行估计,并进行相应的统计推断研究。本文在多种风险模型下建立了分位数保费原理的贝叶斯模型,得到了各种风险模型下分位数保费的估计,并讨论了这些估计性质,从而将得到的结果运用于保险实际。论文的第二章简单介绍了贝叶斯分析的基本方法,贝叶斯统计推断原理及先验分布的选取规则等。进而,介绍了保险精算中常用的保费原理,特别是本文着重研究的分位数保费原理的定义和性质。第叁章建立了帕累托风险模型,提出相应的损失函数,得到了分位数保费的贝叶斯估计和贝叶斯保费,并研究了这些估计的统计性质,最后与极大似然估计的均方误差进行了比较。第四章建立了分位数保费的指数风险模型,给出了风险参数的先验分布选取方法。进而得到了分位数保费的贝叶斯估计。最后,根据经验贝叶斯方法研究了结构参数的矩估计及其性质,证明了经验贝叶斯估计的渐近最优性。第五章对全文进行了总结。(本文来源于《江西师范大学》期刊2016-06-01）
胡莹莹,吴黎军,孙毅[7]（2016）在《稳健贝叶斯方法在指数保费原理下的应用》一文中研究指出稳健贝叶斯方法可用来处理先验信息的不确定性问题,把先验分布限定在Γ族,由此得到一些最优准则.结合先验分布的ε-代换类,在指数保费原理下得出稳健贝叶斯保费和后验Γ-极小极大保费.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
王晓园,蒋经农[8]（2015）在《贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费》一文中研究指出农作物产量通常受空间和时间分布影响,基于此,采用贝叶斯线性分层模型构造了3种合理的贝叶斯线性分层空间时间相依模型。经比较发现,采用多元正态线性分层模型能准确预测农作物单位面积产量,据此可估计出更公平合理的个体农业保费。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2015年09期）
WU,Xianyi[9]（2015）在《基于贝叶斯方法的保费计算的稳健性质(英文)》一文中研究指出探讨了3类关于保费计算原理的相关问题.首先,结合贝叶斯方法和损失原理定义了贝叶斯保费;然后,研究了2类保费计算原理的稳健性质问题:带任意污染系数的非贝叶斯保费的稳健性质和基于ε-污染方法讨论的贝叶斯保费关于先验分布的稳健性质;最后,运用Esscher保费原理分析了当污染在某个分布类变化时保费对污染的响应以及保费的值域.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
王晓园,蒋经农[10]（2014）在《构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析》一文中研究指出农作物产量通常受空间时间分布影响,基于此,文章构造了一个含随机截距、随机斜率项的一元正态贝叶斯线性分层空间时间相依模型,该模型能准确预测农作物单位面积产量,据此可估计出公平合理的个体农业保险保费。(本文来源于《企业技术开发》期刊2014年36期）
贝叶斯保费论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
保费(保险费)是保单持有人将保险标的的不确定性损失转嫁给保险公司而缴纳的一笔固定费用。对保险公司而言,为某个保单制定合适的保费并通过各种信息对保费进行估计是精算师的重要任务之一。保费常常依赖于保险标的的风险特征,这些风险特征的综合一般用某个风险参数θ来刻画。由于风险的非齐次性,风险参数θ—般被认为是随机变量,具有某个先验分布。因此对保费的估计就落入了贝叶斯框架之中。此时依赖于风险参数的保费被称为风险保费。由于风险参数是不可观测的,因此风险保费也是不可观测的,需要根据已有的信息进行估计。本文研究了保险精算中一些常用保费原理下风险保费的贝叶斯估计问题。在第二章中,我们通过合并净保费原理、期望值原理、方差保费原理、标准差保费原理等提出了矩保费原理,进而研究了矩保费原理中风险保费的贝叶斯估计问题,证明了估计的大样本性质,验证了估计的收敛速度;第叁章研究了Esscher保费原理中风险保费的贝叶斯预测与贝叶斯估计问题。由于Esscher保费原理对应于指数加权损失函数,因而在该损失函数下通过最小化期望损失的方法定义了风险保费、贝叶斯保费等。并通过例子说明各种保费和贝叶斯估计的计算方法;第四章对指数保费原理下风险保费的估计进行了研究,得到了指数保费原理下风险保费的贝叶斯估计和贝叶斯保费,并证明了估计的统计性质,利用数值模拟的方法对各个估计的均方误差进行了比较。第五章研究了多合同的过度离散泊松模型。利用贝叶斯方法研究风险参数的贝叶斯估计和贝叶斯预测,并结合经验贝叶斯方法给出了结构参数的估计并讨论了估计的性质,得到了风险参数的经验贝叶斯估计。最后通过数值模拟的方法验证了估计的有效性。最后,对全文进行了总结并提出了进一步研究的方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贝叶斯保费论文参考文献
[1].章溢,张先坤,温利民.方差相关保费原理下风险保费的经验贝叶斯估计（英文）[J].应用概率统计.2018
[2].张小圆.保险精算中风险保费的贝叶斯预测与统计分析[D].江西师范大学.2018
[3].张永霞,孟生旺.基于累积损失混合模型的贝叶斯保费研究[J].保险研究.2017
[4].王依人.淘宝平台退货运费险买家版保费定价研究[D].电子科技大学.2017
[5].魏斯怡,章溢,温利民.Pareto风险模型中分位数保费的贝叶斯估计[J].华东师范大学学报(自然科学版).2016
[6].魏斯怡.分位数保费的贝叶斯统计分析[D].江西师范大学.2016
[7].胡莹莹,吴黎军,孙毅.稳健贝叶斯方法在指数保费原理下的应用[J].西南大学学报(自然科学版).2016
[8].王晓园,蒋经农.贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费[J].重庆理工大学学报(自然科学).2015
[9].WU,Xianyi.基于贝叶斯方法的保费计算的稳健性质(英文)[J].江西师范大学学报(自然科学版).2015
[10].王晓园,蒋经农.构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析[J].企业技术开发.2014