导读:本文包含了未决赔款准备金评估论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:未决赔款准备金,双贝叶斯理论模型,预测精度,先验分布参数
未决赔款准备金评估论文文献综述
严俊婷[1]（2018）在《基于双贝叶斯模型的非寿险未决赔款准备金评估研究》一文中研究指出未决赔款准备金是非寿险公司最大的负债,在保险公司的经营中起着举足轻重的作用。然而近年来,由于准备金提取不合理导致破产或出现坏账的公司比比皆是。因此,如何合理评估未决赔款准备金已成为保险公司重点关注的问题。确定性方法和随机性方法是目前评估非寿险准备金的主要方法,但其存在未能充分利用己知数据而仅采用赔款额这一单一变量的缺陷,从而降低预测精度。而采用广义线性模型评估两阶段未决赔款准备金的索赔次数和案均赔款额的研究中,并未考虑不可观测因素即模型中参数的分布。为了更加准确的评估未决赔款准备金,本文分析了基于索赔次数和案均赔款额两个变量研究未决赔款准备金的必要性,并考虑不可观测因素,建立双贝叶斯模型分别估计索赔次数与案均赔款额。实证结果表明,在考虑不可观测因素与两阶段评估的基础上对未决赔款准备金的预测精度更高。由于无先验信息,现有研究均将进展年和发生年因子服从的先验分布(Gamma分布)中的形状参数分别设为零与无穷大,导致无法准确评估未决赔款准备金。本文利用己知信息尝试使用最小二乘法估计事故进展年因子服从的Gamma分布中的形状参数且将事故发生年因子服从的Gamma分布中的形状参数设置为零(即无信息先验)与无穷大(即强信息先验)。实证结果表明,在充分考虑事故进展年因子与发生年因子对未决赔款准备金的影响下,使用本文提出的模型在估计出先验分布参数的基础上能获得更加准确的预测效果。本文首先简单介绍非寿险未决赔款准备金与所用基础模型,然后对目前所使用的索赔次数预测模型与案均赔款额预测模型进行改进,引入贝叶斯模型刻画非寿险实务中的不可观测因素,对索赔次数构建了贝叶斯ODP-Gamma模型,而针对案均赔款额则构建了贝叶斯指数-Gamma模型,最后建立贝叶斯ODP-指数-Gamma模型预测非寿险未决赔款准备金。为了描述模型的预测误差,本文给出了模型均方误差的理论推导与估计方法。实证分析表明,不可观测因素即先验参数的取值能够影响未决赔款准备金预测值与其预测效果。并且随着收集信息的增多,应用该模型可以提高未决赔款准备金的预测效果与适用范围。本文为未决赔款准备金的研究提出了一种新的探索与思路。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2018-12-01）
闫春,刘倩,刘伟[2]（2018）在《未决赔款准备金评估Clark方法及R实现》一文中研究指出文章在研究Clark建模思路的基础上,将Bootstrap法引入,运用重复抽样对模型的预测误差进行度量,得到了模型的预测分布和分位数等其他统计特征,并应用R软件对Clark方法进行算例分析。最后,将Boot-strap法下得到的预测误差与原方法的预测误差计算进行理论与实证的比较,分析了各自的特点与优势。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年04期）
李延星[3]（2017）在《非寿险未决赔款准备金稳健评估方法研究》一文中研究指出未决赔款准备金是非寿险准备金中最重要的一部分,因此对未决赔款准备金的评估显得尤为重要。对于非寿险公司来说,由于某些准备金评估周期较长的特征,通常某事故年的最后一进展年的索赔额是未知的。因此,在公司对未决赔款准备金进行评估时,要考虑很多的影响因素,针对不同的数据特征也要选取不同的评估方法。事实上,在实际的保险案例中,非寿险公司在录入真实索赔数据时,可能会出现某些人为的输入错误,譬如小数点前移或者后移一位、少输入或多输入一位数等等,这都会导致最终索赔额的巨大变化。另外,还有一些非人为行为(如自然灾害、信用欺诈、经济危机等)所导致的索赔数据突然变大或者变小也是时有发生的,这些也会很大的影响准备金评估的结果,因此对未决赔款准备金评估方法的稳健性进行研究很有意义。本文首先介绍了非寿险实务中未决赔款准备金评估的常用确定性模型与方法,从这些模型的结构、假设条件和数据基础入手,全面分析了模型的特点。其次,以确定性方法中的案均赔款法为例,引入离群值,运用残差箱线图法和两点法对相关索赔数据进行离群值检验,然后针对离群值提出了一种稳健的案均赔款法,对进展因子和结案率数据的选取方式加以修正,并通过实证证明,稳健的案均赔款法可以对离群值进行有效的识别和调整,最终索赔额估计结果也比传统方法更加平稳。在此基础上由未决赔款准备金评估的确定性方法过渡到随机性方法中,首先介绍实务中常用的一些随机性模型,并分析各方法的优缺点。其次,通过在准备金评估的双广义线性模型中引入离群值,考虑离群值对未决赔款准备金评估的影响,基于拟似然估计方法,提出了一种稳健的估计值方程,来对离群值进行识别和调整,使得模型在处理存在离群值的数据时,可以得到更加稳健的评估结果。进而,更深层次的对双广义线性模型进行研究,调整赔付损失的进展模式,改善双广义线性模型的线性预估量,将不易量化的内部因素和外部因素引入到模型中,以此拓宽模型的适用范围,并改善模型的预测效果。最后,利用R软件对所提出的模型给出算例分析,得到相关结论。(本文来源于《山东科技大学》期刊2017-05-01）
王慧萍[4]（2016）在《未决赔款准备金评估中链梯法的失灵及预估赔付率的应用》一文中研究指出未决赔款准备金是财产险公司不确定性最大的一项负债,一般使用链梯法和B-F法等常用方法进行估计。尽管这些评估方法已比较成熟,但也曾有部分保险公司准备金提取和管理等方面出现问题。本文比较了行业内八家公司所有分公司车险四类险别的简单链梯法评估结果与精算回溯结果,可以看到链梯法在绝大多数情形下是有效的,但在责任类险别上相对更加容易失灵。而解决失灵的办法除了在链梯法本身的估计上进行优化以外,还可以借鉴预测模型定价环节对保单预估赔付率进行预测。通过实证分析发现,预估赔付率方法可以对链梯法失灵的情形进行有效的补充。(本文来源于《保险理论与实践》期刊2016年10期）
张琳,唐清霞[5]（2016）在《基于HGLMs模型的未决赔款准备金评估方法》一文中研究指出本文将HGLMs模型用于未决赔款准备金的评估,应用R软件对未决赔款流量叁角形中的增量赔款进行建模,得到未决赔款准备金的估计值和预测误差。这一方法的应用考虑了同一事故年赔款数据反复观测的纵向特征和不同事故年未观测到的特征所导致的异质性,且与贝叶斯方法得到的最佳估计结果非常接近。(本文来源于《保险职业学院学报》期刊2016年04期）
张琳,唐清霞[6]（2016）在《基于分层广义线性模型的未决赔款准备金评估方法》一文中研究指出本文将分层广义线性模型应用于未决赔款准备金的评估中,充分考虑了保险公司同一事故年赔款数据反复观测的纵向特征和不同事故年未观测到的特征所导致的异质性。从实证结果可以看出,分层广义线性模型可以根据先验信息和经验赔款调整先验权重,并得到与贝叶斯广义线性模型精确度和估计值都非常接近的未决赔款准备金评估值,且在突发事件情景下可以得到更稳定的评估值。(本文来源于《保险研究》期刊2016年06期）
闫春,陈祥辉,孙晓红,刘伟[7]（2016）在《非寿险未决赔款准备金评估的两阶段广义线性混合模型》一文中研究指出文章考虑了赔付额和赔付次数两种赔付信息,建立两阶段广义线性混合模型。为提高模型的适用范围,将赔付次数的分布假设由通常的泊松分布推广到过度分散泊松分布,将案均赔付额的分布假设由通常的伽玛分布拓宽到ED*类分布。通过对Hoerl曲线的改进来刻画赔付损失的进展模式,改善了模型的线性预估量。为了刻画不同模型的预测效果,给出了模型均方误差的理论推导和估计方法。以实际的保险数据为例,利用R软件进行实证分析。结果表明,建立的模型提高了未决赔款准备金评估的预测精度和适用范围。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年11期）
闫春,李延星,孙晓红,刘伟[8]（2016）在《未决赔款准备金评估的双广义线性模型的改进》一文中研究指出文章运用双广义线性模型,将通货膨胀、气候环境这两个外部因素与公司理赔政策这一内部因素引入到广义线性模型中,对一般的广义线性模型进一步改进。然后利用实际数据,应用改进后的模型,进行实证分析,并与未改进的评估模型得到的相关数据进行了比较,最后分析了未决赔款准备金评估结果变化的原因。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年10期）
黄惠婷[9]（2016）在《基于模糊线性回归模型的未决赔款准备金的评估方法研究》一文中研究指出作为非寿险的重要构成部分,未决赔款往往具有“长尾”的特征.由于其从事故发生到理赔结束往往需要经历一个比较长的时间,保险公司未决赔款准备金的计提是否合理直接关系到其赔付能力和财务状况,可以说是非寿险公司的责任准备金中最为重要的负债项目之一.由于我国保险行业起步的比较晚,发展相对落后,绝大多数非寿险公司都存在历史数据缺失,行业数据积累不足和数据存在虚假等问题,在此现状下,非寿险公司运用经典的准备金估计方法来估算准备金会产生较大的误差.由于未决赔案一般是长尾业务,其未来赔款的预测依赖于保险业务的实际情况和精算师的从业经验和判断,且系统本身自有的随机性,这都决定了未决赔款准备金的估算具有模糊性.于是,笔者试图对链梯法中的进展因子进行模糊化处理,引入模糊线性回归模型,对未决赔款准备金进行评估.本文基于模糊集理论,将利用数学建模和保险精算的相关知识,采用对比分析的方法来研究传统链梯法和模糊线性回归模型在未决赔款准备金评估中的应用问题.从理论和实证两部分来讨论模糊线性回归模型在未决赔款准备金评估中的应用,并对其应用效果做出评价.(本文来源于《广州大学》期刊2016-05-01）
唐清霞[10]（2016）在《基于分层广义线性模型的未决赔款准备金评估方法研究》一文中研究指出作为产险公司一项重要的负债项目,未决赔款准备金提取的充足性直接影响公司的偿付能力,因此备受财险公司和监管部门的重视。随着统计与计算机技术的发展,随机模拟的方法被引入到未决赔款准备金的提取中来。广义线性模型是应用最广泛的随机模型之一,模型要求响应变量各个观测值是相互独立的,并服从指数族分布。而以保险公司的理赔记录来看,一个事故年在不同进展年的损失情况属于对于同一目标重复观测的结果,显然并不相互独立,符合纵向数据的特征。在这种情况下,就不能保证同一事故年不同进展年的增量赔款额或者累计赔款额之间是相互独立的。因此,构建广义线性模型提取未决赔款准备金的结果受到不独立性的影响而产生偏差。本文重点关注保险公司赔款数据作为纵向数据的特性,引入分层广义线性模型。分层广义线性模型在广义线性模型的基础上引入随机效应,随机效应用于反应同一事故年不同进展年的赔款数据反复观测的纵向特征,同时可以利用外部信息充分考虑不同事故年由未观测到的特征所导致的异质性。因此,文章在实证部分将分层广义线性模型的未决赔款准备金评估结果与确定性方法及贝叶斯广义线性模型在不同形状参数条件下的评估结果进行比较,并比较预测的均方误差。从实证结果可以看出,应用分层广义线性模型得到的未决赔款准备金结果和均方误差MESP与形状参数为100时的贝叶斯最佳估计得到的结果非常接近,说明分层广义线性模型的未决赔款准备金评估结果是可信的,且可以根据先验信息和经验赔款调整先验权重,克服了贝叶斯广义线性模型主观设定形状参数而影响未决赔款准备金评估结果的情况。另外,为了考察分层广义线性模型在未决赔款准备金评估中的适用性,文章针对保险公司出现突发事件的情况,分别基于链梯法、贝叶斯广义线性模型及分层广义线性模型框架,分析各事故年未决赔款准备金评估结果的变化情况,作敏感性分析,从而说明在突发事件发生的情况下,分层广义线性模型可以得到更稳定的未决赔款准备金评估值。(本文来源于《湖南大学》期刊2016-04-01）
未决赔款准备金评估论文开题报告
（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：
文章在研究Clark建模思路的基础上,将Bootstrap法引入,运用重复抽样对模型的预测误差进行度量,得到了模型的预测分布和分位数等其他统计特征,并应用R软件对Clark方法进行算例分析。最后,将Boot-strap法下得到的预测误差与原方法的预测误差计算进行理论与实证的比较,分析了各自的特点与优势。
（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。
未决赔款准备金评估论文参考文献
[1].严俊婷.基于双贝叶斯模型的非寿险未决赔款准备金评估研究[D].浙江工商大学.2018
[2].闫春,刘倩,刘伟.未决赔款准备金评估Clark方法及R实现[J].统计与决策.2018
[3].李延星.非寿险未决赔款准备金稳健评估方法研究[D].山东科技大学.2017
[4].王慧萍.未决赔款准备金评估中链梯法的失灵及预估赔付率的应用[J].保险理论与实践.2016
[5].张琳,唐清霞.基于HGLMs模型的未决赔款准备金评估方法[J].保险职业学院学报.2016
[6].张琳,唐清霞.基于分层广义线性模型的未决赔款准备金评估方法[J].保险研究.2016
[7].闫春,陈祥辉,孙晓红,刘伟.非寿险未决赔款准备金评估的两阶段广义线性混合模型[J].统计与决策.2016
[8].闫春,李延星,孙晓红,刘伟.未决赔款准备金评估的双广义线性模型的改进[J].统计与决策.2016
[9].黄惠婷.基于模糊线性回归模型的未决赔款准备金的评估方法研究[D].广州大学.2016
[10].唐清霞.基于分层广义线性模型的未决赔款准备金评估方法研究[D].湖南大学.2016