个体风险模型(课堂PPT)

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数学建模课堂PPT(部分例题分析)

数学建模课堂PPT(部分例题分析)
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。

精美的项目风险管理ppt

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影响超出了预期的程序。能够采取的最好的措施
是()。
C
• A. 执行应急计划
• B. 制定权变措施
• C. 进行额外的风险应对计划
• D. 制定风险转移计划
THANKS FOR ATTENTION
等资源储备。
4.项目风险管理规划的主要工作 如图9-4所示,P233
二、风险管理规划的工具与技术
——规划会议和分析
项目风险管理的工具、方法、具 体的时间计划以及报告与跟踪 形式等内容,都可以通过规划 会议来决定。
三、项目风险管理规划的成果
1.风险管理计划
就是描述项目进行过程中风险的管 理如何操作与实施的具体化指导 文件。
4.风险的阶段性
一般分为:潜在阶段、发生阶段、造成 后果阶段。
5.风险与收益对称性
即收益是以一定的风险为代价的,往 往是风险越大,收益越大。
三、风险成本
1.风险成本的含义
指风险事件造成的损失或减少的收益, 以及为防治风险事件采取预防措施 而支付的费用。
2.风险成本分类 一般分为有形损失、无形损失以及
第九章 项目风险管理
第一节 项目风险管理概述 第二节 风险管理规划 第三节 风险识别 第四节 定性风险分析 第五节 定量风险分析 第六节 风险应对规划 第七节 风险监视和控制
1
学习目标
• 熟悉项目风险管理规划的内容; • 掌握项目风险识别的方法; • 掌握项目定性风险分析的方法; • 掌握项目定量风险分析的方法; • 掌握项目风险应对规划的内容; • 熟悉项目风险监视和控制的做法。
(4)接受风险
也称风险自留。接受风险有主动和 被动之分;当风险发生时,主动 接受风险如启动相应的应急计划, 被动接受风险则是没有任何措施。

精美的项目风险管理ppt

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项目目标产生的影响,以及项目整 体风险的范围进行数值分析。
2.定量风险分析的主要工作 • 如图9-10所示,P245
二、风险定量分析的依据 • 组织过程资产 • 项目范围说明书 • 风险管理计划 • 风险登记单 • 项目管理计划
三、风险定量分析的工具与技术 1.数据收集和表示技术 • 访谈 • 概率分布 2.定量风险分析和模型技术 • 敏感性分析 • 预期货币价值分析 • 决策树分析 • 模型和模拟
稍微超过可接受水平,可 以通过采取措施达到可接 受水平。
2.项目风险在可接受水平内
(1)回避风险
• 当某项活动的风险导致的损失比 较大时,可以采用放弃或改变该 活动的方式,以回避与该活动相 关联的风险。
(2)转移风险
• 也称分担风险。主要方式有:保 险、担保、出售、发包、开脱责 任合同等。
(3)减轻风险
2.一般流程 (1)风险识别 (2)制定风险应对备用方案 (3)选择风险应对途径 (4)制定风险管理计划 (5)建立风险管理模板 (6)确定项目风险数据库
3.风险管理规划的目的 (1)尽可能及早地规避风险。 (2)隔离风险并尽量降低其影响。 (3)制定若干应对风险的备选行动方案。 (4)为不可避免的风险及早建立时间和资金
表 • 低优先度风险观察清单 • 风险定性分析结果的趋势
2.示例 项目风险的相对排序或优先度清单 如图9-7所示,(P244)
课堂小测试
• 项目风险排序是下述风险管理过程哪 部分的一项输入?()
A. 风险识别
B. 风险定性分析
D
C. 风险定量分析
D. 风险应对计划过程
第五节 定量风险分析
一、定量风险分析的含义 1.含义 • 就是对每一风险发生的概率及其对

0Avxdy《现代精算风险理论》课程简介

0Avxdy《现代精算风险理论》课程简介

生活需要游戏,但不能游戏人生;生活需要歌舞,但不需醉生梦死;生活需要艺术,但不能投机取巧;生活需要勇气,但不能鲁莽蛮干;生活需要重复,但不能重蹈覆辙。

-----无名《现代精算风险理论》课程简介现代精算风险理论 3.0Modern Actuarial Risk Theory 3-0预修课程:数学分析,概率论,随机过程面向对象:三、四年级本科生内容简介:主要内容包括经典的风险理论的内容,如期望效用模型,个体风险模型,聚合风险模型等;也包括许多与精算实务息息相关的研究方法,如保费原理,IBNR 模型,汽车保险保单的评估,广义线性模型、信度理论等等。

课程的内容还包括现代精算风险理论的一些热点研究,如风险排序。

推荐教材或主要参考书:教材:现代精算风险理论,R.卡尔斯,M.胡法兹,J. 达呐,M.狄尼特著,唐启鹤,胡太忠,成世学译,科学出版社。

参考书:数学风险论导引,汉斯. U. 盖伯著,世界图书出版公司。

风险理论, N.L.鲍尔斯等著,上海科学技术出版社。

《现代精算风险理论》教学大纲现代精算风险理论 3.0Modern Actuarial Risk Theory 3-0预修课程:数学分析,概率论,随机过程面向对象:三、四年级本科生一、教学目的和基本要求:通过本课程的学习,要求学生掌握非寿险精算的一些经典风险理论的模型,包括期望效用模型,个体风险模型,聚合风险模型和破产模型。

掌握与精算实务息息相关的研究方法,包括保费原理,IBNR模型,汽车保险保单的评估,广义线性模型、信度理论等等,了解现代精算风险理论的一些热点,包括风险排序等。

二、主要内容及学时分配:第一章效用理论与保险(4学时)期望效用模型;效用函数族;停止损失再保险的最优性。

课后习题3-5题。

第二章个体风险模型(4学时)混合分布和风险;卷积;变换;近似;应用:最优再保险。

课后习题3-5题。

第三章聚合风险模型(4学时)复合分布;理赔次数的分布;复合泊松分布;Panjer递推;复合分布的近似;个体和聚合风险模型;几个理赔额分布和参数族;停止损失保险与近似;方差不等情形下的停止损失保费。

第五章 短期个体风险模型

第五章 短期个体风险模型

第五章 短期个体风险模型
§5.1 引言 §5.2 个体保单的理赔发布 §5.3 独立和分布的卷积 §5.4 矩母函数方法计算理赔分布 §5.5 正态分布近似总理赔模型
§5.2 个体保单的理赔发布
用随机变量I表示理赔发生情况,
⎧0,不发生理赔 I =⎨ ⎩1, 发生理赔
设 q j = P( I j = 1) 表示第j份保单发生理赔的 概率,则第j张保单的实际赔付额Xj可以表示为
= E ( B )Var ( I ) + E ( I )Var ( B ) 2 a⎞ a2 ⎛ = ⎜ ⎟ × 0.02 × 0.98 + 0.02 × = 0.0066a 2 12 ⎝2⎠
2
⎧1, A 例 在汽车保险中,记 I = ⎨ , 其中 ⎩0, A A表示汽车损坏,A 表示汽车没有损坏,
2
= qE ( B ) − q E ( B )
2 2 2
例 某建筑物的价值为a,在一定时期内发生 火灾的概率为0.02。如果发生火灾,建筑物发生 损失额服从U(0,a)。试求该时期内建筑物损失的 均值和方差。 解:设损失额随机变量为X,则
E ( X ) = E ( IB ) = E ( E ( B | I )) a x = 0.02 ∫ dx = 0.01a 0 a Var ( X ) = E (Var ( B | I )) + Var ( E ( B | I ))
S = X1 + X 2 + + Xn = ∑ Xi
i =1 n
称之为个体风险模型,这个模型以பைடு நூலகம்究 随机变量S的分布情况为主要内容。
基本假设
1. 每张保单是否发生理赔以及理赔额大小是 相互独立的,即X1, X2, …, Xn是独立的随 机变量序列 2. 每张保单至多发生一次理赔 3. 保单组合中的风险均为同质风险 4. 保单总数n是事先确定的正整数,因此又 称个体风险模型为封闭模型

《风险理论》教学大纲

《风险理论》教学大纲

《风险理论》教学大纲英文名称:Risk Theory课程编号:91134059学分/总学时:3/54(其中课堂:36学时;课内实验:18学时)先修课程:高等数学、线性代数、概率统计等授课对象:应用统计学专业学生一、教学性质与目的:本课程是统计学专业(保险与精算方向)的专业课,是数学方法应用于金融保险所形成的一套理论体系,在金融保险领域发挥着越来越重要的作用。

通过本课程的学习,使学生掌握风险理论的基本概念、经典风险度量模型模,掌握构建模型常用的经验法和参数估计法,能够利用模拟技术方法来模拟模型,从而使学生初步掌握处理随机风险的基本思想方法,培养学生运用基本理论分析和解决问题的能力。

二、教学内容与要求:第一章风险理论基础(2学时)【基本内容】第一节风险与风险理论概述第二节随机变量1.2.1随机变量的概率分布1.2.2随机变量的数字特征第三节条件期望1.3.1条件分布与条件期望1.3.2条件期望的性质1.3.3条件方差第四节矩母函数1.4.1矩母函数的概念1.4.2矩母函数的性质1.4.3多元矩母函数及其性质【基本要求】1.了解风险和风险理论的含义,2. 熟悉随机变量的概率分布、随机变量的数字特征;条件分布与条件期望、条件期望的性质和条件方差;熟悉矩母函数的概念、矩母函数的性质、多元矩母函数及其性质。

【重点及难点】重点:条件期望和方差、常见分布的矩母函数难点:矩母函数【教学活动与教学方式】要求学生回顾概率论中关于条件分布的性质和常见的分布函数;本章主要以讲授和自学为主。

第二章个体保单的理赔额与理赔次数模型(6学时)【基本内容】第一节理赔额的分布2.1.1 保单限额2.1.2 免赔额2.1.3 保单限额+免赔额2.1.4 相对免赔额2.1.5 比例分担免赔第二节理赔次数的分布2.2.1(a,b,0)分布族2.2.2(a,b,1)分布族2.2.3 理赔次数分布的混合模型2.2.4 免赔额对理赔次数的影响【基本要求】1.理解损失与理赔额、免赔额、保单限额的概念;2.掌握常见的损失额分布以及不同赔偿方式下理赔额的分布;3.掌握单个保单理赔次数的分布以及(a,b,0)分布类和(a,b,1)分布类。

个人风险分析课件

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人生成功的秘诀是当好机会来临时, 立刻抓 住它。 。2022 年3月上 午5时4 4分22. 3.2305: 44March 23, 2022

所谓企业管理就是解决一连串关系密 切的问 题,必 须有系 统地予 以解决 ,否则 将会造 成损失 。。202 2年3月 23日星 期三5 时44分2 6秒05: 44:2623 March 2022
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三、责任损失风险
▪ 责任风险是指因 个人或团体的疏 忽或过失行为, 造成他人的财产 损失或人身伤亡, 按照法律、契约 应负法律责任或 契约责任的风险
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1.源自房产的责任损失风险
▪ 比如客人在主人的家中摔伤,主人要付医疗费 用和误工损失
▪ 不良的房产责任风险更大
▪ 比如人行道和台阶上冰雪堆积或年久失修,游 泳池没有保护措施,随意抽烟并乱扔烟蒂,污 水容易排到邻居财产的地形。
▪ (一)死亡及意外伤害医疗费用赔偿金;(二) 残疾及意外伤害医疗费用赔偿金;(三)无残 疾意外伤害医疗费用赔偿金。
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5.源自其他个人活动的责任损失风险
▪ 运动或狩猎中伤及他人,放纵家养宠物在社区 乱跑,照看邻居孩子,将某危险用品或工具不 当借给他人等。
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损害赔偿金
1
名义损 害赔偿 金

位卑未敢忘忧国。陆游。22.3.232022 年3月23 日星期 三5时4 4分26 秒22.3.2 3
谢谢各位!
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二 财产损失风险
不动产
未改良 土地和 改良土 地
个人财产
有形财 产和无 形财产
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财产损失的原因
地震 暴风雨
水灾
自然灾害和意外事故

风险理论第五章 短期个别风险模型

风险理论第五章 短期个别风险模型

S X1 X 2
X n = X i
i 1
n
1. 引言
一般情况下,要获得总理赔额S的分布是非常 困难的,个体风险模型采用如下假设: (1)每张保单是否发生理赔以及理赔额的 大小是相互独立的,即 X 1 , X 2 ,..., X n 是独立的 随机变量序列。 (2)每张保单在此时间段内至多发生一次理赔。 (3)保单总数 n 是事先确定的正整数,因此 也称为封闭模型。
例5.3
• 设有某种汽车车辆险保单,赔付规则设定 免赔额为250元,最高赔付额为2000元, 还假定在保险期限内至多有一次索赔, 且 P I 1 0.15 。由于损失超过2250元后最 多赔付2000,因此对索赔额B假定:
P B 2000 I 1 0.1 ,而在2000元以下部分
2 f X ( x) (100 x ),0 x 100 2 100 记 S X 1 X 2 ,计算 f s 120 。
例 5.5 设 X 1 , X 2 相互独立,且均服从下列分布,
f X ( x)
记 S X 1 X 2 ,计算 f s 120 。 【解】由卷积公式可得
的概率分布函数为
• 试讨论理赔额X的概率分布。
0, x0 2 x P B x I 1 0.9 1 1 , 0 x 2000 2000 1, x 2000
3. 总理赔额的分布——卷积法 • 两项的卷积 • 多项卷积
0
所以,S 的分布密度为 f S ( s) 0 f X ( x ) fY ( s x )dx 利用求和的可交换性,S 的分布密度也可以写为:
f S ( s ) f X ( s y ) fY ( y )dy
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总的理赔额 S 为:
n
n
S Xi Ii Bi ,
i 1
i 1
考虑到各个保单理赔额的独立性质,则总理赔额的均值和方
差分别为:
n
E S uiqi i 1
n
Var S ui2qi 1 qi i2qi i 1
§3.2 独立随机变量和的分布(卷积方法)
对于相互独立的离散非负随机变量 X 与Y ,设它们的分布
集体风险模型则将所有保单视为一体,以每次理
赔理为赔基次本数N对不象是,固此定时的Xi,代也表是一一次个赔随付机事变件量的。赔偿额,
个体风险模型的基本假设
一般情况下,要获得总理赔额 S 的分布是非常困 难的,个体风险模型采用如下假设: (1)每张保单是否发生理赔以及理赔额的大小是相 互独立的,即 X1 , X2 ,..., X n是相互独立的随机变量。 (2)每张保单在此时间段内至多发生一次理赔。 (3)保单总数n是固定的,即模型是封闭的。
0.5 0.1 0.3 0.2 0.2 0.3 0.17
f (2)(4) P( X1 1, X2 3) P( X1 2, X2 2) 0.3 0.1 0.2 0.2 0.07
f (2)(5) P( X1 2, X2 3) 0.2 0.1 0.02
对于两个相互独立的连续型非负随机变量 X 和Y ,设其 分 布 密 度 分 别 为 fX (x) 和 fY ( y) , 它 们 的 联 合 密 度 为 f( X ,Y ) ( x, y),则由独立性知 f( X ,Y ) ( x, y) f X ( x) fY ( y),S X Y 的 分布函数为:
120
fS 120 fX x fX 120 xdx 0
积分区域为0 x 100和0 120 x 100,即20 x 100,
f (2)(1) P( X1 0, X2 1) P( X1 1, X2 0)
0.5 0.3 0.3 0.4 0.27
f (2)(2) P( X1 0, X2 2) P( X1 1, X2 1) P( X1 2, X 2 0)
0.5 0.2 0.3 0.3 0.2 0.4 0.27 f (2)(3) P( X1 0, X2 3) P( X1 1, X2 2) P( X1 2, X2 1)
s
P S s pY (s x) pX ( x) y0

3-2-1
设随机变量
X
1
,
X
相互独立,
2
它们的分布列分别为
0
X1
~
0.5
1 0.3
2 0.2

X
2
~
0
0.4
1 0.3
2 0.2
3 0.1
求S X1 X2的分布。
【解】 f 2 0 P X1 0, X2 0 0.5 0.4 0.20
利用求和的可交换性,S 的分布密度也可以写为:
s
fS (s) 0 fX (s y) fY ( y)dy

3-2-2

X1
,
X
相互独立,且均服从下列分布,
2
2 fX ( x) 1002 (100 x),0 x 100
记S X1 X公式(3.2.3),有
并注意到条件期望值
E Xi Ii 0 0, E Xi Ii 1 E Bi Ii 1 ui 上述两式,实际上给出了条件期望 E X i Ii ui Ii, 因此 E Xi E E Xi Ii E ui Ii ui E Ii uiqi,
条件期望的方差为:Var E Xi Ii Var ui Ii ui2Var Ii ui2qi 1 qi
由于 Var Xi Ii 0 , Var Xi Ii 1 Var Bi Ii 1 i2, 故条件方差可写成 Var Xi Ii i2Ii , 进而得条件方差的期望为 E Var Xi Ii E i2Ii i2qi
由方差分解公式得
Var Xi Var E Xi Ii E Var Xi Ii ui2qi 1 qi i2qi
列分别为 pX 和 pY ,则S X Y 的分布为
P(S s) P(X Y s)
s
P( X Y s |Y y)P(Y y) y0
s
P( X s y |Y y)P(Y y) y0
(3.2.1)
s
pX (s y) pY ( y) y0
利用求和的可交换性,S 的分布也可写成
FS (s) P( X Y s) x ys f( X ,Y ) ( x, y)dxdy
x ys f X ( x) fY ( y)dxdy
s 0
f
X
(
x
)
sx 0
fY ( y)dydx
s
0 fX ( x)FY (s x)dx
所以,S 的分布密度为 fS (s)
s
0 fX ( x) fY (s x)dx
如前所述,个体风险模型研究保险人在
一个时间段内总的理赔额
S X1 X2 ... Xn
3.1.1
的概率分布,其中 X i代表第i 张保单可能
发生的理赔额.
因此,个体风险模型以单个保单为研究
对象。
§3.1 S 的数字特征
用一个 0-1 随机变量 I (示性函数)表示理赔发生情况:
I 1表示发生了理赔,I 0代表未发生理赔。即 I 可表示为:
第三章 个体风险模型
保险人最关心的是总的理赔额S的分布,总理赔额 S的分布模型可以分为两类:短期个体风险模型和 短期集体(聚合)风险模型。
个体风险模型以单个保单作为研究对象,每张 保单是否发生理赔是相互独立的且保单总数在所考 虑则的总时的期理赔内额是S固被定表的示。为以:Xi代表一张保单的赔付额,
S X 1 X 2 ... X n
0, 不发生理赔 I 1, 发生理赔
利用示性(指示)函数 I ,可以将第i 张保单的理赔量 Xi写成:
Xi
Ii Bi
0,
Bi
1 , qi
qi
,
其中qi P Ii 1代表第i 张保单发生理赔的概率, Bi 代表该
张保单发生理赔时的理赔额。
记 ui E Bi Ii 1 , i2 Var Bi Ii 1
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