分位数回归在非寿险产品费率厘定中的应用
分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用
分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用摘要：随着金融市场的不断发展和变化，风险控制成为金融机构和投资者关注的重要问题。
而准确预测金融市场的风险价值对于投资和决策具有极其重要的意义。
分位数回归方法是一种有效的统计模型，通过建立条件分位数与预测变量之间的关系，能够对金融市场的风险进行准确预测和度量。
本文将介绍分位数回归方法的基本原理和应用，以及在金融市场风险价值预测中的具体应用案例。
关键词：分位数回归方法；金融市场；风险价值；预测；应用案例一、引言金融市场的风险价值预测一直是金融领域研究的热点问题之一。
投资者和金融机构希望通过有效的风险预测方法，能够更好地进行资产配置和风险控制。
分位数回归方法是近年来被广泛应用于金融领域的一种统计模型，其能够对金融市场的风险进行准确预测和度量，受到了学术界和实践界的关注。
二、分位数回归方法的基本原理分位数回归方法是一种建立条件分位数与预测变量之间关系的统计模型。
相比于传统的普通最小二乘法回归，分位数回归方法能够更好地描述不同位置上的数据分布特征。
其基本原理是将预测变量对应的条件分位数作为目标变量，通过最小化各个分位数的损失函数，建立条件分位数与预测变量之间的关系。
三、分位数回归方法在金融市场风险价值预测中的应用1. 风险价值（Value at Risk，VaR）预测分位数回归方法在金融市场的VaR预测中得到了广泛应用。
通过建立预测变量与VaR之间的条件分位数回归模型，可以对未来的风险价值进行准确预测。
例如，可以通过分位数回归方法来建立条件分位数与市场波动率、相关性等变量之间的关系，从而预测未来的VaR水平。
2. 极端值风险预测金融市场风险中的极端值风险一直备受关注。
分位数回归方法可以通过建立条件分位数与风险因子之间的关系，对极端值风险进行预测。
例如，可以通过分位数回归方法来建立条件分位数与经济指标、市场波动率等变量之间的关系，从而预测未来的极端值风险。
非寿险费率厘定的索赔频率预测模型及其应用
（ ． 国人 民大学 应用统计研究 中心 ， １中 北京 １０ ７ ￣２首都经济贸易大学 金融学 院，北京 １０ ７） ０８２ ． ０ ０ ０
摘要 ： 在非寿险分类费率厘定中 ， 回归 模型是最 常使用 的索赔 频率 预测模型 ， 泊松 但实 际的索赔 频率数 据往往存在过离散特征 ， 使泊松 回归模型 的结 果缺乏 可靠性 。因此， 讨论处 理过离散 问题 的各种 回归 模型 ，
回归模 型 。生 成混合 泊松 分布 的基 本 思想 是 ： 假设 在 给 定 的条 件下 ， 损失 次 数 随机 变 量 ｙ服 从 泊松
布等 。可以证明， 在广义线性模型中， 迭代加权最小 二乘法的估计结果等价 于极大似然估计［８ 朗 １卜 。广 ］ 义线性模 型在 非 寿 险费 率厘 定 中 的应用 十分 广 泛［［。 卜 ， 索赔 频 率 的 预 测 模 型 中， 常见 ２。。］ ］］［。 在 最
太大， 其索赔频率远远高于总体的平均水平， 在这些 情 况下若 仍使用 泊 松 回归 模 型 ， 可能 会 低 估参 数 的 标 准误 和高估其 显著 性 水平 ， 而在模 型 中保 留多 从 余的解释变量 ， 最终导致不稳定的费率厘定结果 。 当实 际观察 数 据存 在 过离 散 特征 时 ， 将泊 松 可 回归模 型进行 推广 。 由于 混合泊松 分布 的方差 总是 大于均值 ， 因此一 种 自然 的想 法 就是 建 立 混合 泊 松
收稿 日期 ：Ｏ ２ ４ ３ 修复 日期 ：Ｏ ２ ７ ３ ２ １ 一Ｏ —２ ； ２ １ 一Ｏ 一Ｏ
分 布， ： Ｐ ｉ ｏ （ ）而 即ｙｌ ０ ｏ 目： 教育部重点研究基地重大项 目《 随机效应模型及其在非寿险风 险管理 中的应用） １ＪＤ７０ ２ ） 国家 自然科学 ） ２Ｊ ９ ０ ５ ； （ 基金项 目《 考虑风险相依 的非 寿险精算模型研究 》７ １ １ ９） 中国人民大学科学研究基金项 目（ （ １７ １３ ； 中央高校基本 科研业务费专项资金资助） 非寿险定价 的精算统计模型及其应用研究》 １Ｘ ０ １ 《 （０ Ｎ１０ ） 作者简介 ： 孟生旺 ， ， 男 甘肃秦安人 ， 教授 ， 士生导师 ， 博 研究 方向 ： 风险管理与 保险精算 ； 徐
非寿险费率厘定中的分类费率因子研究
非寿险费率厘定中的分类费率因子研究作者：张俊岭张俊峰来源：《金融教学与研究》2008年第01期摘要：在非寿险保险业务中，风险特征完全相同的个体风险是几乎不存在的，即使存在，保险公司也不可能或很难将它们区分开来。
因此，保险公司只是将风险近似相同的保险标的划分在同一个类别里，用于划分风险的变量就是“分类费率因子”。
在保险实务中，分类变量的选择必须考虑到各方面的具体要求，同时分类变量过多，会使每个类别的保单数量相对减少，这将影响到大数法则的应用。
在风险划分的过程中，必须综合考虑风险基础、经验费率系统、市场运作等各个方面的情况，为保险公司厘定一个合理、公平、有效的保险产品价格。
关键词：非寿险费率；厘定；分类费率因子中图分类号：Ｆ840.6文献标识码：Ａ文章编号：１００６－３５４４（２００8）０1－００77－05一、保险分类费率因子概述保险是一种将少数人的损失由大多数人以相对较小的“公平份额”合理负担的机制。
它的一个基本运行原则是，这种“公平份额”应以被保险人的潜在损失为基础，支付了相同保费的被保险人应该具有相同的潜在损失。
因此，保险公司厘定保险费率时，首先应该将被保险人根据其风险大小进行分类，将风险相同的被保险人划入一个类别，并收取相同的保险费。
为了防范投保人的逆选择问题，在费率厘定过程中考虑风险的异质性也是十分必要的。
换句话说，保险费率应该合理反映投保人真实的风险水平。
在非寿险保险业务中，风险特征完全相同的个体风险是几乎不存在的，即使存在，保险公司也不可能或很难将它们区分开来。
因此，保险公司只是将风险近似相同的保险标的划分在同一个类别里，并对它们收取相同的保险费。
保险公司一般是根据保险标的自身的一些特征来划分风险类别的。
譬如在人寿保险中，保险公司根据被保险人的性别、年龄收取保险费；在汽车第三者责任保险中，根据驾驶员的年龄、汽车的车辆类型、使用性质等收取保险费。
保险公司用于厘定保险费率的这些变量就是分类变量，也被称作“分类费率因子”。
第六届中国风险管理与精算论坛议程
第六届中国风险管理与精算论坛议程xx 年11月28日（星期六）上午安排 主会场：行政楼一楼报告厅论坛议程安排时间开幕式 主持人 8:30-8:35介绍嘉宾 陈晶莹 8:35-8:45 xx 金融学院王洪卫校长致辞8:45---11:30 主题报告8:45-9:15魏迎宁(中国保监会原副主席) 主旨演讲 9:15-9:45卓志（xx 财经大学） 主旨演讲 9:45-10:00合影、茶歇 10:00-10:30王晓军(中国人民大学) 养老金缺口：度量、症结与对策 徐爱荣 10:30-11:00杨慧晶（人保财险） 互联网新业态的风险特征与保险产品创新 11:00-11:30严智康（太平人寿） 精算专家or 杂家 刘乐平11:30-11:45 谢志刚（xx 财经大学）论坛回顾 下届论坛承办交接仪式11:45-11:55罗向明（xx 金融学院） 介绍和承办下届会议并致欢迎词 11:55-12:00会旗交接仪式 12:00-13:30 午餐（国际交流中心）下午安排第一分会场：风险管理与精算专题会场：学生活动中心401时间 主持人：谢远涛(对外经济贸易大学)13:30─13:45主讲人：王灵芝（中国太平洋保险集团股份有限公司）主题：偿二代下寿险业的资产负债管理：路径与优化13:45─14:00主讲人：韦勇凤（中国科学技术大学）主题：巨灾风险管理中的支付意愿及最优巨灾投资比率14:00─14:15主讲人：丁德臣（xx财经大学）主题：基于群决策与灰色系统理论的企业营销风险评价研究14:15─14:30主讲人：李婧超（xx大学）主题：在MAP风险模型中的破产相关问题14:30─14:45主讲人：孙维伟、段白鸽（xx理工大学、复旦大学）主题：非寿险定价中损失的纵向数据基于多模型的比较分析14:45─15:00主讲人：李世龙（xx财经大学）主题：复合型随机利率模型下的年金现值15:00─15:30茶歇时间主持人：于文广(xx财经大学)15:30─15:45主讲人：陈茵（对外经济贸易大学）主题：精算课程中实践教学问题与对策——基于英国精算师协会相关科目考试改革引发的思考和讨论15:45─16:00主讲人：李鹏（xx金融学院）主题：地方保险行业协会在保险职业教育中的思考16:00─16:15主讲人：胡祥（中南财经政法大学）主题：Optimal retention for a stop-loss reinsurance with incompleteinformation16:15─16:30主讲人：卢志义(xx商业大学)主题：Optimal reinsurance under VaR and TVaR risk measures in the p resence of reinsurer’srisk limit16:30─16:45主讲人：方蕾（xx财经大学）主题：费率市场化对费率合理性及偿付能力的影响程度及路径分析第二分会场：风险管理与精算专题会场：学生活动中心404时间主持人：罗向明(xx金融学院)13:30─13:45主讲人：朱晶晶（xx财经大学）主题：偿二代建设的成本收益分析13:45─14:00主讲人：刘素春（xx财经大学）主题：基于DEA 方法的政策性农业保险财政补贴效率研究----以xx省为例。
基于分位数自回归模型的健康险保费收入研究
龚石凤 等
2.2. 平稳序列的白噪声检验
经过预处理之后所得序列已经平稳，下一步对平稳序列进行纯随机性检验。采用 QLB 检验统计量做 平稳序列的白噪声检验，结果见表 1。
Table 1. Parameter table of white noise test 表 1. 白噪声检验参数表
延迟阶数 6 12 QLB 统计量检验 QLB 统计量的值 243.8 264.97 p值 <0.0001 <0.0001
Keywords
Health Insurance Premium Income, Time Series, Quantile Autoregressive, Forecast
基于分位数自回归模型的健康险保费收入研究
龚石凤，王 越，张浩敏*
桂林理工大学，广西 桂林
收稿日期：2018年11月20日；录用日期：2018年12月5日；发布日期：2018年12月12日
607
统计学与应用
龚石凤 等
Figure 4. 1st order 12-step difference residual squared graph 图 4. 1 阶 12 步差分后残差平方图
下面通过对数变换来消除序列的异方差性。 图 5 是经过对数变换的序列 1 阶 12 步差分后的时间序列 图。图中曲线大致上是在一个常数值附近进行无规律的变动，并且波动没有离开该常数很远。按照时间 序列图检验法的规则可以认为处理后的序列已经平稳。但仅根据时序图判断序列平稳性存在一定的主观 因素，为了得到更加客观的结果，接下来使用单位根法检验处理后的时间序列的平稳性，该检验得到的 p 值是 0.04354， 显然在显著性水平取 α 的值是 0.05 时拒绝原假设， 所以单位根检验法得到的结果同样证 实了差分后序列是平稳的。
中国人寿保险需求影响因素的实证研究
中国人寿保险需求影响因素的实证研究作者：吴迪来源：《资治文摘》2016年第05期【摘要】本文利用中国2005-2013年的面板数据建立分位数回归模型，分析了中国人寿保险需求的影响因素，结果表明：人均GDP和人均储蓄年增加额可以显著的促进寿险需求，但前者的促进作用有减弱的趋势；人均社会保障支出、总抚养比和教育水平均局部的影响寿险需求，且前二者存在显著的抑制作用而后者存在显著的促进作用；从总体上看，城市化水平和通货膨胀对寿险需求的影响不是十分明显；城市化水平和总抚养比还只是潜在的寿险需求增长点。
【关键词】人寿保险需求；面板数据；分位数回归；固定效应变换分位回归估计引言2014年，中国保险业实现了20234.81亿元的原保费收入，其中10901.69亿元为人寿保险业务保费收入，占比53.88%，占据了保费收入的半壁江山；同时保险密度达到1479.35元，保险深度为3.18%。
这些数据表明中国保险业自1979年恢复营业以来取得了巨大的发展，同时也说明了寿险在保险业中的地位。
但是我们也应看到，2014年中国银行业总资产达到172.3万亿元，而保险业总资产则才突破10万亿元大关；而在2011年时，世界平均保险密度和平均保险深度就已经达到512美元和7.1%。
由此可见，相较于我国银行业以及世界保险业的发展来说，我国保险业都处于落后地位，发展空间仍然十分巨大。
人寿保险作为保险业最为重要的险种之一，其是否能快速健康的发展不仅关系着我国保险业在国民经济中的地位，同时也关系着保险的职能特别是社会管理职能的发挥作用。
研究影响人寿保险保费收入的因素，就是要一方面找出人寿保险发展水平与经济社会发展水平不匹配的症结所在，另一方面也可以为政府和保险企业实施促进保险业发展的政策措施和发展战略指明方向。
一、文献综述从国内已有的研究文献来看，我国学者对保险需求的研究主要集中在实证分析方面，由于模型、指标以及数据处理方法等方面的不同，导致所得到的结果也有很大差异。
我国农业保险发展影响因素的实证检验——基于面板数据分位数回归方法
一、引言我国的农业保险是专门为农业生产者在从事种植业、林业、畜牧业和渔业生产过程中由于保险标的遭受约定的自然灾害、意外事故、疫病或者疾病等保险事故所造成的财产损失承担赔偿责任的一种保险，旨在为农户的经济活动提供安全保障。
许多学者对我国农业保险的发展进行了研究。
王韧等（2008）对农业保险行为主体进行博弈分析后发现，我国农业风险损失程度极高，因而必须由政府实施补贴才能实现纳什均衡，只有通过制度供给来明确农业保险财政补贴的实施机制，充分地保证补贴资金来源，并提供相关服务推动措施，才能保证防范农业风险，确保农户收入的稳定。
黄英君（2011）运用计量经济学方法对我国农业保险的发展状况进行了实证研究，得出农民人均纯收入、农业保险保费收入与赔付支出同步变化的结论。
王秀芬等（2013）利用吉林省农户的调查数据研究了不同类型农户保险需求的影响因素，发现家庭纯收入水平对于纯农型农户对农业保险的需求有一定影响，对其他类型农户则没有影响。
聂荣等（2013）运用Logistic 模型，利用入户调查得到的数据从农户家庭经济条件、家庭务农情况、风险分担等角度对影响政策性农业保险的因素进行了实证研究。
张彤等（2014）通过对比辽宁省和贵州省的玉米种植保险，发现不同省份气候、自然灾害发生频率和地形等方面的差异导致了农业生产面临的风险，得出政府需要提供较高的保费补贴以降低农户的保费负担进而提高高费率地区农户参保积极性的结论。
叶明华等（2014）通过问卷调查对苏、皖、川地区农户的风险认知、保险意识和风险承担能力进行研究，发现这三方面互相存在显著相关性而且个体差异也很显著，认为应关注不同特征农户的多样化需求，提高农业保险的保障程度和范围。
黄亚林（2015）认为，农业保险作为对农业风险损失进行事后补偿的一种手段，对稳定和保障农户的生产行为、引导农户生产行为规模化、振兴农村经济有着非常积极的作用。
上述学者从多方面对农业保险进行了分析研究，对本文有重要的借鉴意义。
分位数回归理论及其应用共3篇
分位数回归理论及其应用共3篇分位数回归理论及其应用1分位数回归理论及其应用分位数回归是一种重要的统计方法，可以有效地应用于对数据进行分析和建模。
本文将介绍分位数回归理论的概念、方法和应用，并通过实际案例来说明其在实践中的运用。
一、分位数回归理论概述分位数回归是通过对分位数进行建模，而不是对中心点（如平均数或中位数）进行建模的回归分析。
该方法可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。
通常情况下，我们关注的是中位数或平均数，因为它们代表了数据集中的位置信息。
但是，在某些情况下，这些中心点可能无法提供足够的信息，或者它们可能无法很好地描述分布情况。
分位数回归方法就是通过对数据进行分位数的建模来解决这些问题。
分位数回归给出了不同分位数对自变量的响应，可以确定不同分位数下因变量与自变量之间的关系。
二、分位数回归方法1.示例数据在了解分位数回归方法之前，我们先介绍数据集。
假设我们有一组来自UNICEF的数据集，记录了不同国家儿童死亡率和GDP（卫生）支出的信息。
这些数据明显不是线性的，因为它们不能用单独的直线来描述。
2.分位数回归假设我们希望了解死亡率与GDP支出之间的关系。
我们可以在不同的分位数水平下，对死亡率和GDP支出之间的关系进行建模。
这个过程被称为分位数回归。
在本例中，我们将使用分位数水平为0.25、0.5和0.75。
我们可以首先在0.25和0.75分位数水平下建立模型，确定死亡率与GDP支出之间的关系。
然后，我们在0.5分位数水平下建立模型，确定这两个变量之间的中心关系。
3.结果分析在分位数回归分析后，我们可以得到以下结果。
在0.25分位数水平下，我们发现GDP支出与死亡率呈现负相关；在0.75分位数水平下，我们发现GDP支出与死亡率呈现正相关，这意味着一些经济条件较好的国家的死亡率可能会上升。
在0.5分位数水平下，我们可以看到两种情况都可能发生，因为这是分布的中心位置。
这种方法允许我们更灵活地研究不同分位数下的自变量与因变量之间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分位数回归在非寿险产品费率厘定中的应用
郭念国;徐昕
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2010()24
【摘要】文章首先分析了非寿险产品费率厘定中的零索赔额现象;指出了线性回归模型和广义线性模型在非寿险产品费率厘定中存在的问题和不足;分析了分位数回归模型在非寿险产品费率厘定中的优点,并结合实例,给出了实证分析。
结果表明,分位数回归模型更能从整体上反映出费率厘定变量之间的关系及其对索赔额的影响。
【总页数】3页(P28-30)
【关键词】费率厘定;线性回归模型;广义线性模型;分位数回归
【作者】郭念国;徐昕
【作者单位】中国人民大学统计学院;河南工业大学理学院;中国保险监督管理委员会博士后科研工作站
【正文语种】中文
【中图分类】O212.1;F840.65
【相关文献】
1.广义线性混合模型及其在非寿险信度费率厘定中的应用 [J], 康萌萌
2.对非寿险级别费率厘定过程中损失率法的探究——基于同整体费率厘定的比较分析 [J], 汤志云
3.非寿险费率厘定中的分类费率因子研究 [J], 张俊岭;张俊峰
4.基于中位数回归模型非寿险精算中费率因子的显著性判别分析 [J], 郭念国
5.Copula函数在非寿险费率厘定中的应用 [J], 郭莲丽;李建勋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。