保费调整模型的研究

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基于ARIMA模型的我国财产险保费收入的预测研究

基于ARIMA模型的我国财产险保费收入的预测研究
快 速 增 加 ,整 个 市 场 呈 现 出 一 片 欣 欣 向荣 的景 象 。
阶段 。
1 财 产 险市 场现 状分 析 结 合 20 00年 至 2 0 0 8年 的数 据 ,我 国财 产 险 保 费 收 入 以一 个 相 对平 稳 的增 长率 逐 年 增长 ,占保 险
保 费总 收 入份 额 围绕 3 %上 下 波动 。 0
Ke r s y wo d :ARI MA d l P o e y i s r n e p e u , P e it n mo e , r p r n u a c r mi m t r d ci o
我国 的保险业 自 17 9 9年恢 复经营 以来一直保
持迅 猛 的 发展 势 头 。 近几 年 ,随着 市 场 经 营 主体 的
保 险主 要分 为 人 身保 险和 财 产保 险 ,人 身保 险 在 整 个 保 险 业 中 占有 重 要 地 位 。 综 合 我 国 2 0 0 0年 至 2 0 的数 据 ,人 身 险保 费 收入 在 保 险业 总保 费 收 0 8年 人 中 的平 均 比例 为 7 . %,2.0 38 0 62%为财 产 险① 。与
as uc l n ra ig y a y y a .T e a il k s u e o nhy t eis d t r m a u r 0 0 t lo q iky ice sn e r b e r h r ce ma e s f mo tl i t me s r aa fo J n a 2 0 o e y

种 非 常简便 、有 效 的确 定 性信 息 提取 方 法 。利 用
该 模 型可 以更 好 地 分析 处 理 时 间序 列数 据 问 的 自我 相 关性 以及 误 差项 的影 响 。A I (、d )模 型 RMA P 、q

基于精算学模型的车险保费定价策略研究

基于精算学模型的车险保费定价策略研究

基于精算学模型的车险保费定价策略研究保险是一种风险管理的工具,车险作为其中一种主要的险种,其保费的定价策略对于保险公司和被保险人都具有重要意义。

本文将基于精算学模型,探讨车险保费定价策略的研究。

一、引言车险保费定价策略的研究旨在通过科学的方法确定保费水平,维持保险市场的稳定发展。

精算学模型是一种有效的评估风险和定价保费的工具,通过数据分析和数理统计的方法,可以更准确地估计保险责任的风险水平。

二、精算学模型的基本原理精算学模型是基于风险理论和概率统计的基础上,对车险保费进行定价的一种方法。

其主要原理如下:1. 风险理论:精算学模型基于风险理论对车险保费进行定价。

风险理论认为,保费应当基于被保险人风险的大小来确定,风险越高,保费越高。

通过精确测算被保险人的风险水平,可以合理定价。

2. 概率统计:精算学模型借助数理统计的方法对大量的历史数据进行分析,以获得有关风险的统计信息,并以此为基础进行风险评估和保费定价。

概率统计能够揭示风险事件的规律,通过对历史数据的分析,可以更准确地估计未来发生风险的概率。

三、车险保费定价策略的研究方法车险保费定价策略的研究方法主要包括以下几个方面:1. 数据收集:保险公司可以通过与车险相关的各个环节进行数据收集,包括车辆信息、驾驶员信息、历史事故记录等。

同时,还可以借助第三方数据来源,如交通部门的交通事故数据、车辆违章信息等。

2. 数据预处理:收集到的大量数据需要进行预处理,包括数据清洗、数据融合、异常值排除等。

预处理的目的是提高数据的可靠性和准确性,保证后续模型的有效性。

3. 特征选取:从经过预处理的数据中,提取与保费相关的特征。

常见的特征包括车辆品牌、车龄、驾驶员年龄、驾驶记录、保险理赔记录等。

通过特征选取,可以降低模型复杂度,提高模型的解释性。

4. 模型建立:根据选取的特征和相关数据,建立精算学模型。

常见的模型包括线性回归、决策树、随机森林等。

通过对模型的训练和调优,可以得到较为准确的保费定价模型。

保险行业中的产品定价模型

保险行业中的产品定价模型

保险行业中的产品定价模型在保险行业中,产品定价是一项至关重要的任务。

保险公司需要通过合理的定价来确保其盈利能力,并同时满足客户需求。

为了实现这一目标,保险行业采用了不同的产品定价模型。

本文将介绍一些常见的保险产品定价模型,包括纯保费定价模型、经验损失定价模型和风险变动定价模型。

1. 纯保费定价模型纯保费定价模型是最基本的保险产品定价方法。

该模型假设保险公司的赔偿支出等于其预期赔偿支出的数学期望值,再加上成本费用和利润要求。

在这种模型中,保险公司通常根据历史数据和经验来确定概率分布函数,并根据该函数计算出预期赔偿支出的数学期望值。

然后,保险公司将成本费用和期望利润添加到该数学期望值上,以确定最终的保险费用。

纯保费定价模型的一个主要优点是简单易行。

由于该模型不需要过多的数据和复杂的计算,因此可以在短时间内得出相对准确的保费估计。

但是,纯保费定价模型没有考虑到风险的变动和个体差异,因此可能会导致保费高估或低估的情况。

2. 经验损失定价模型经验损失定价模型是基于历史损失数据的一种定价方法。

在这种模型中,保险公司通过分析历史数据,计算平均损失率,并将其用于确定保费。

该模型假设未来的损失率将与历史数据保持一致,并根据历史损失率来确定保费水平。

经验损失定价模型的一个显著特点是它不需要对风险进行个体化评估。

相反,它使用了大量的历史数据来估计未来的损失率。

这使得该模型适用于某些大型风险较高的项目,例如大型工程项目。

然而,由于该模型不考虑风险的变动和个体差异,可能会导致保费高估或低估的情况。

3. 风险变动定价模型风险变动定价模型是一种基于个体风险评估的定价方法。

在这种模型中,保险公司对个体风险进行详细评估,并根据风险评估结果来确定保费水平。

该模型考虑了风险的变动和个体差异,因此可以更准确地确定保费。

风险变动定价模型的一个主要优势是其个体化和准确性。

通过详细评估个体风险,该模型能够更好地了解风险的特征和概率分布,从而更准确地确定保费。

车险精准定价模型研究与应用

车险精准定价模型研究与应用

车险精准定价模型研究与应用随着社会的进步和科技的发展,人们对于汽车的需求不断增加,车险作为一种保险产品也越来越受到人们的关注。

然而,传统的车险定价方式存在着一些问题,无法针对不同车辆和驾驶行为进行精确定价。

因此,研究和应用车险精准定价模型成为了当下的热门话题。

一、研究车险精准定价模型的背景和意义车险精准定价模型的研究和应用,可以提高车险公司的业务效益和风险管理能力。

通过对车辆和驾驶者信息的分析,可以更加准确地评估保险风险,并为客户提供更为合理的保险费用。

这种精准定价模型能够避免因为统筹失误导致的保费过高或过低,提高了保险公司的竞争力和盈利能力。

二、影响车险精准定价模型的主要因素1. 车辆信息:车辆的品牌、型号、年限、排量等因素都会影响车辆的保险费率。

较高价值或者高风险的车辆通常需要支付更高的保费。

2. 驾驶行为:驾驶者的年龄、性别、驾龄以及驾驶记录等因素都会影响保险费率。

安全驾驶记录良好的驾驶者可以享受更低的保费。

3. 地区因素:不同地区的车险风险程度不同,车辆盗窃率、车辆损失率等因素会对保费产生影响。

三、现有车险定价模型的不足1. 传统模型的局限性:传统的车险定价模型主要依赖于经验法则和行业平均数据,往往难以充分考虑到个体风险的差异性,导致保费无法精确定价。

2. 数据获取和分析困难:对于车辆和驾驶者的信息获取和数据分析工作存在一定的困难,需要借助大数据和人工智能等技术手段进行处理。

3. 可能导致信息不对称:车险公司无法获取完整和准确的车辆和驾驶者信息,常常面临着信息不对称的问题,从而导致难以精确定价。

四、车险精准定价模型的研究方法为了实现车险精准定价模型的应用,研究者们常常采用以下几种方法:1. 多元回归分析:通过对大量车险数据进行多元回归分析,确定车辆信息和驾驶行为对保费的影响程度,建立数学模型进行定价。

2. 基于机器学习的算法:机器学习算法能够通过对大数据进行学习和训练,自动发现并建立与保费相关的因素,并进行精准定价。

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究随着人们对生活保障意识的增强,寿险保险产品的需求逐渐增加。

精确确定保费金额对于保险公司的盈利能力和风险管理至关重要。

研究不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究对于健康发展寿险行业具有重要的意义。

在寿险精算领域,经典的均衡纯保费模型主要有几种,分别是风险相加模型(Risk Aggregation Model)、风险平均模型(Risk Averaging Model)、概率模型(Probability Model)和风险共享模型(Risk Sharing Model)等。

风险相加模型是最简单直观的一种模型。

该模型假设每一份保单的风险是相互独立的,并且保单持有人的风险是可以相加的。

在这种模型中,均衡纯保费等于所有保单申请人的预期索赔成本之和。

该模型的优点是简单易懂,容易计算,但是忽略了个体之间的相互影响,模型的假设有一定的限制。

风险平均模型是一种考虑个体风险差异的模型。

该模型假设不同保单申请人的风险是不同的,保险公司需要根据个体风险的不同来确定不同的保费金额。

在这种模型中,均衡纯保费等于所有保单申请人的风险加权平均值。

这种模型的优点是能够更准确地反映个体风险的差异,但是计算过程更复杂,需要综合考虑多个因素。

概率模型是一种基于概率论的模型。

该模型假设预期索赔金额服从某种已知的概率分布,通过计算预期索赔金额的期望值来确定均衡纯保费。

在这种模型中,保费的确定更加科学,能够更好地反映实际情况,但是需要有足够的数据支持,且计算过程相对复杂。

风险共享模型是一种有保险公司和保单持有人共同承担风险的模型。

在这种模型中,保费的确定不仅考虑到个体风险,还考虑到整体风险。

保险公司和保单持有人共同承担部分风险,共同分担损失。

这种模型的优点是能够降低保险公司的风险,激励保单持有人更好地管理个人风险,但是需要建立合理的风险分担机制,以避免不公平分摊。

不同寿险精算模型下的均衡纯保费的确定存在着差异。

基于净保费加成法的保险定价模型研究

基于净保费加成法的保险定价模型研究

基于净保费加成法的保险定价模型研究保险定价是保险业务的核心问题之一,定价不合理会影响保险公司的收益和保障客户的利益。

基于此,本文将介绍一种基于净保费加成法的保险定价模型研究。

一、净保费加成法的基本原理净保费加成法是一种常见的保险定价方法,其基本原理是以风险承担为基础,考虑到费用、赔款和风险等因素,计算得出应收取的保费。

净保费加成法的公式为:净保费 = (期望赔款 + 预期费用) / 风险承担量其中,“期望赔款”指的是在保险期间内,保险公司预计需要支付的所有赔款的平均值,“预期费用”是指保险公司在保险业务中预计需要支付的所有相关费用的平均值。

而“风险承担量”是用来衡量保险公司承担风险的能力,通常是指保险承保金额。

在应用净保费加成法时,我们需要确定期望赔款、预期费用和风险承担量。

这些参数的不同取值会导致不同的定价结果。

1. 期望赔款期望赔款是指在保险期间内,保险公司需要支付的所有赔款的平均值。

在计算期望赔款时,需要考虑到赔款的概率分布和赔款额度的大小。

通常采用概率论和数理统计的方法,根据历史数据和经验,对赔款的概率分布进行估计,从而计算出期望赔款。

2. 预期费用预期费用包括各种与保险业务相关的费用,例如销售费用、行政费用、理赔费用等。

这些费用通常以固定比例或固定金额的方式计算,因此相对于期望赔款来说,计算预期费用相对较容易。

3. 风险承担量风险承担量是指保险公司承担的风险,通常是指保险承保金额。

在确定风险承担量时,需要考虑到所保险对象的风险状况和市场需求。

为了控制风险,保险公司通常会对同一风险对象的保险可能的最高赔款额度进行限制。

三、案例分析假设某保险公司对一种汽车型号进行保险承保,该汽车型号的市场需求较高,但在历史上发生了不少交通事故。

为了确定保险费用,该保险公司采用了基于净保费加成法的保险定价模型,具体数据如下:期望赔款:5000元预期费用:1000元风险承担量:100000元据此,可以使用净保费加成法计算计算出该汽车型号的保险费用如下:净保费 = (5000 + 1000)/ 100000 = 0.06四、结论基于净保费加成法的保险定价模型,对于保险公司来说具有一定的意义。

保险风险管理下的保费计算模型

保险风险管理下的保费计算模型保险业是建立在风险之上的行业,保险公司需要通过风险评估和风险管理来确保业务的持续发展。

作为保险行业中的一个重要组成部分,保费计算模型在保险风险管理中也起着非常重要的作用。

保费计算模型是保险公司根据客户的风险特征和保障需求,计算出客户需支付的保费金额的数学模型。

该模型不仅决定了保险公司的收益和风险,也影响着客户的选择和保险业务的实施。

在保费计算模型中,需要通过风险评估来确定客户的风险等级和保险需求。

风险评估可以通过客户申请表,健康证明和调查问卷等方式进行。

通过这些信息,保险公司可以获取到客户的健康状况、职业和生活方式等信息,进而评估客户的风险等级。

在评估客户的风险等级之后,保险公司还需要考虑风险管理策略。

风险管理策略包括选择风险共担和再保险等方法来降低风险。

风险共担是指保险公司与客户合作,共同承担风险的一种方法。

再保险则是保险公司购买一定数量的保险来分摊风险。

通过这些方法,保险公司可以降低业务的风险,并提高业务的可持续发展性。

当评估完客户的风险等级和确定风险管理策略后,保险公司就可以根据保费计算模型来计算客户需支付的保费金额了。

保费计算模型是一个复杂的数学模型,其中包含了多个因素,如保险金额、保险期间、客户年龄和性别等。

通过这些因素的计算和组合,保险公司可以得出最终的保费金额。

在保费计算模型中,保险金额是一个非常重要的因素。

保险金额是指保险公司承担的风险的最大金额,也是客户需支付保费的直接来源。

保险金额的选择需要根据客户的财务状况、风险承受能力和保障需求等因素综合考虑。

同时,保险公司也需要根据自身的财务状况和风险承受能力来确定保险金额。

保险期间也是保费计算模型中的一个因素。

保险期间是指客户需要承保的时间,一般分为1年、3年、5年或10年等不同期间。

保险期间的选择需要考虑客户的年龄、职业和家庭状况等因素。

同时,保险公司也需要根据自身的财务状况和风险承受能力来确定保险期间。

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究
保险精算是指利用数学、统计学和金融学等知识对保险产品进行科学估价和风险管理的一门学科。

寿险精算主要针对人寿保险产品进行建模和计算。

在寿险精算模型中,均衡纯保费是一个重要的指标,它表示保险公司为了在长期内保持收支平衡所需要的每份保险的保费金额。

不同的寿险精算模型可以得到不同的均衡纯保费计算方法。

本文将探讨几种常见的不同寿险精算模型下的均衡纯保费计算方法。

第一种模型是现金流法模型。

这种模型通过对保险公司未来可能发生的理赔和费用等现金流进行预测,然后将其折现到当前时点,得到未来现金流的现值。

将现值与当前保单数量进行比较,得到均衡纯保费。

现金流法模型考虑了每一个保单的现金流,因此可以更准确地计算均衡纯保费。

现金流法模型需要对大量的数据进行估计和计算,计算复杂度较高。

第三种模型是利润最大化法模型。

这种模型通过最大化保险公司的利润来确定均衡纯保费。

利润最大化法模型考虑了保险公司的经营目标,能够有效平衡公司的收入和支出,达到最大化利润的目标。

利润最大化法模型需要对市场需求、竞争状况等进行全面分析和预测,计算复杂度较高。

这三种不同的寿险精算模型下的均衡纯保费计算方法各有优劣,并适用于不同的情况和应用场景。

在实际应用中,可以根据具体情况选择适用的模型和方法。

还可以结合其他方法和模型,如保费最小化法模型、收益最大化法模型等,综合考虑不同因素,提高均衡纯保费的准确性和科学性。

巨灾保险保费定价模型的设计与实证研究

t a s t r o ph e i ns u r a nc e ha s a sபைடு நூலகம்t r o n g f e a s i bi l i t y.
【 K e y w o r d s 】 c a t s a t r o p h e i n s u r a n c e ; p r e m i u m p i r c i n g ; m o d e l d e s i g n ; e m p i i r c a l r e s e a r c h
J u n . 2 0 1 3
Vo 1 . 1 3 NO . 3
第1 3卷第 3期
巨灾 保 险 保 费 定 价 模 型 的 设 计 与 实 证 研 究
周长锋
( 肇庆学院 , 广东 肇 庆 5 2 6 0 6 1 )
【 摘 要】 保 费定价作为 巨灾保 险推进 的核 心问题 , 由于 巨灾 自 身 的属性 导致其定 价 问题存 在诸 多困难 。针 对这
【 A b s t r a c t 】 T h e c a t a s t r o p h e i n s u r a n c e a s o n e o f t h e m o s t e f f e c t i v e e c o n o m i c m e a n s o f P o s t . d i s a s t e r r e c o n s t r u c t i o n , d u e t o
I n r e s p o n s e t o t h i s s i t u a t i o n, u n d e r t h e c a t st a r o p h i c r i s k d i s p e r s i o n o f” s e r i e s ” mo d e , e s t a b h s h e d t h e c a t a s t r o p h e i n s u r a n c e p r e mi u m p r i c i n g mo d e l a n d c o n d u c t e d e mp i r i c a l a n a l y s i s b a s e d o n t h i s mo d e l S t u d i e s h a v e s h o wn t h a t i n s u r a n c e c o mp a n i e s t h r o u g h t h e s e ie r s mo d e t o d i v e r s i f y r i s k s t e p b y s t e p a n d t o p r e d i c t t h e p r e mi u ms ; Th e p r o b a b i l i t y o f o c c u r r e n c e o f c a t s— a t r o p h e l o s s e s s h o u l d b e p o s i t i v e l y c o r r e l a t e d wi t h t h e p r e mi u m; a n d t h e e mp i r i c l a a n a l y s i s r e s u l t s s h o w t h a t t h e Mi c r o - ・ c a ・ -

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究我们需要了解几种常见的寿险精算模型。

常见的寿险精算模型包括传统的一次性净保费模型、年金净保费模型以及积累净保费模型。

一次性净保费模型是最简单的一种模型,其假设被保险人在投保之后只支付一次性保费,而保险公司在被保险人投保之后马上收到了整个保费,因此这种模型下的均衡纯保费比较容易计算。

年金净保费模型则是假设被保险人在投保之后每年支付相同的保费,而保险公司则需要在每年初收取部分纯保费,然后通过投资积累这部分纯保费,从而支付之后的保险理赔。

积累净保费模型则是假设被保险人在投保之后每年支付相同的保费,但不同的是保险公司在被保险人投保之初收取的不再是全部纯保费,而是一部分和之后的纯保费相加所得的总保费,其中一部分用于支付当年的理赔,另一部分则被保险公司作为投资积累,以支付未来的理赔。

通过了解这几种寿险精算模型,我们可以更好地理解不同模型下均衡纯保费的计算方式。

我们需要比较不同寿险精算模型下的均衡纯保费的差异。

通过实际的案例分析和数据计算,我们可以发现不同寿险精算模型下的均衡纯保费存在着一定的差异。

在一次性净保费模型下,随着被保险人预期寿命的增加,均衡纯保费也会逐渐增加,但增加的速度相对较慢。

在年金净保费模型下,随着被保险人预期寿命的增加,均衡纯保费会逐渐增加,并且增加的速度会随着预期寿命的增加而加快。

在积累净保费模型下,随着被保险人预期寿命的增加,均衡纯保费也会逐渐增加,并且增加的速度也会逐渐加快。

通过比较不同寿险精算模型下的均衡纯保费的差异,我们可以更好地理解不同模型下均衡纯保费的特点和应用场景,为寿险产品的精算和定价提供理论依据。

几种不同寿险精算模型下均衡纯保费的探究具有重要的理论和实际意义,对于我们更好地理解寿险产品的精算原理和合理定价方式具有重要的意义。

通过深入研究和分析不同寿险精算模型下的均衡纯保费的差异,我们可以更好地把握寿险产品的盈利能力和风险管理能力,为保险公司的经营决策和产品设计提供重要的参考依据。

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2001年6月系统工程理论与实践第6期 文章编号:100026788(2001)0620068205保费调整模型的研究荣喜民(天津大学数学系,天津300072)摘要: 在分析保险累积损失和有效投资的基础上,利用倒向随机微分微分方程,建立了以投资收益相支持的保险价格调整模型,并对两种常见类型的保险进行了保险价格调整分析.对保险人通过投资改变其保险市场竞争地位有积极的作用.最后,用释例进行了说明.关键词: 累积损失;保险定价;适应的;倒向随机微分方程中图分类号: O29;F224 文献标识码: A αR esearch on P rem ium A dju stm en t M odelsRON G X i2m in(D epartm en t of M athem atics,T ian jin U n iversity,T ian jin300072,Ch ina)Abstract In th is paper,by analyzing in su rance aggregate clai m s and effectiveinvestm en t,backw ard stochastic differen tial equati on is u sed to estab lish in su rancep rice adju stm en t models that are affected by investm en t.In additi on,in su rance p riceadju stm en t fo rm u las fo r several general in su rance types are also p resen ted.T heresearch has po sitive ro le fo r in su rers to i m p rove their statu s w ith investm en t inin su rance m arket.F inally a p ractical examp le is given to illu strate the app licati on s ofthe resu lts.Keywords aggregate clai m s;in su rance p ricing;adap ted;derivative assets1 引言保险定价是保险人自我保护的第一道防线,其准确合理的保险价格对于保险人的生存和发展是至关重要的.保险价格应能体现保险人的经济实力和承受风险的能力.在保险风险的存在期间,投保人通过缴纳保险费将保险风险卖给保险人,而使保险人成为相应保险风险的承担者.在保险费收取与保险赔付之间的这段时间里,保险人对所收取的保险费有支配与使用权.正是存在保费收取与保险赔付的时滞,保险人就面临如何使用这笔庞大资金的问题.数额巨大的保险基金闲置不用是相当可惜的,如果进行再投资,其投资收益既可弥补预定的利息,又可以增加整个保险系统的经济实力,从而降低保险系统的运营风险[1].目前,我国允许保险公司投资股票市场即表明了这一点.保险基金必须有效地使用才能体现其效益原则.提高保险资金的使用,保险人的经济实力得到壮大,从而保险赔付能力增强,这是对自己负责,也是对被保险人的负责.实力的提高,其就有降低保费率,扩大自己市场份额的资本和能力.倒向随机微分方程是相对随机微分方程而说的.其发展历史很短,不象随机微分方程已走过了近半个世纪的里程.倒向随机微分方程的研究才刚刚起步,最早是由B is m u t在1978年的提出[2,3],在1978年的这两篇文章中,B is m u t给出了在线性情况下的倒向随机微分方程,并进行了解的存在等研究.非线性情况下的基本框架是由Pardoux和山东大学的彭实戈教授在1990年提出,并证明其存在唯一性[4].在1992年,著名经济学家D uffie和Ep stein在经济学研究中,独立地提出了倒向随机微分方程的有关特别典型的α情况[5,6].本文我们从系统的观点出发,把降低保费与投资相结合,用投资收益来调整保费,建立以投资来调整的保险定价的倒向随机微分方程.使保费的制定能更好地反映保险人的经济实力,也使其保险市场竞争力有所增强.2 投资对保险价格的调整在这节,我们研究当保险人实力已经得到壮大后,需要调整保费时的保费调整量.1)触发点设W c 为一给定的量,它由保险人根据其对利润的要求和自身发展等综合因素决定.这就是说,不同的保险人对W c 值的要求不同.记T =inf{t Φ0, W (t )=W c }(2.1)其中,W (t )为保险人在t 时刻的资产.T 为保险人的总资产首次达到预定水平W c 的时间.由W (t )的随机性,T 实际上也是随机的.我们以此时间作为保险人对保费率可能调整的时间,即是说,如果保险人的总资产达到或超过预定目标W c ,保险人有能力适当降低保费率,以增强保险市场竞争力;如果保险人的总资产没有达到所要求的W c ,则暂对保费率不作调整.当然,在不同的时期,由于保险人的经济实力的不同,对同一个保险人来说,目标值W c 也可能是不同的.我们可以把W c 称为“触发点”.2)保险价格调整模型假设当保险人的资产已达到其设定的“触发点”,保险人将其部分投资收益Η用于抵补可能出现的部分保险赔付.假设保险标的现在价值为Q ,累积赔付为S ,由文献[7],S 满足d S =ΛS d t +ΡS d Bt(2.2)其中,Λ为S 的平均收益率,Ρ为S 的波动率,B t 是定义在概率空间(8,p ,F )上的W iener 过程.记由B t 生成的Ρ代数为Ft={B i , 0Φi Φt }假设S t 是F t 可测的,即S t 是F t -适应的,这就是说只有到t 时刻才能确切知道的随机过程.保险合约在t 时的价值为P (t ).记S =Q +S ,则S 也是F t -适应的.将P (t )中z t 部分投资于风险S 中,而将剩余的P (t )-z t 投资于无风险利率为r 的无风险资产中.在t +∃t 时的资产价值为P (t +∃t )=(1+r d t )(P (t )-z t )+z t (1+(Λd t +Ρd B t ))(2.3)因此P (t +∃t )-P (t )=(rP (t )+(Λ-r )z t )d t +z t Ρd Bt(2.4)对(2.4)式,令∃t →0,则有-d P (t )=(-rP (t )-(Λ-r )z t )d t -z t Ρd Bt(2.5)显然,(2.5)为标准的倒向随机微分方程.因此,我们可以建立有投资收益支持的保险定价的倒向随机微分方程为d P t =-(rP t -(Λ-r )z t )d t -Ρz t d Bts .t .P T =q (S T -Η)(2.6)P T =q (S T -Η)表示T 时刻,保险合约价值是累积赔付的函数,q 为平均出险率.由非线性Feynm an 2Kac 公式[8],此模型与偏微分方程5u5t=ru -12Ρ2S 252u 5S 2-rS5u5Ss .t .u T =q (S T -Η)(2.7)96第6期保费调整模型的研究有相同的解.设y=ln S,V=ue1Ρ2(r-Ρ22)y,则(2.7)为5V5t=-Ρ2252V5y2+r+12Ρ2r-Ρ222VV T=q(S T-Η)e yT e1Ρ2(r-Ρ22)yT(2.8)对模型(2.8)进行Fou rier变换和Fou rier逆变换,我们得到由投资收益支持的保险价格公式为p=q12z tΡT-t e-r(T-t)∫ln(Q+H)-∞(eΝ-Η)ey+r-Ρ22(T-t)-Ν22Ρ2(T-t)dΝ(2.9)其中,H为最大赔付.3 两类常见保险的投资影响下的定价模型1)限额为D的保险所谓限额保险就是指当保险事故发生并造成损失时,投保人自己必须承担一个确定部分的损失,而超过确定部分的损失由承保人负责赔付[9,10].这在一定程度上增加了投保人风险防范的积极性.由于限额保险能调动被保险人积极的风险防范意识,所以倍受保险人的推崇.限额保险是保险人进行风险管理极为有效的方法,对于调动一切社会力量抗击风险起到积极的作用,有关这方面的讨论可参考文献[11,12].假设在任意的时刻t上,保险标的的损失值为S t,投保人自承担部分为D,则保险合同在到期日T 时的价值为P=q(S-D-Η)+, t=T(3.1)对于价值为Q,限额为D的保险,由(2.9),我们可以相应得到保险价格公式为P=q(Q(N(d1)-N(d2))-(Q+D+Η)e-r(T-t)(N(d3)-N(d4)))(3.2)其中d1=ln(Q (Q+D+Η))+r+Ρ22TΡTd2=ln12+r+Ρ22TΡTd3=ln(Q (Q+D+Η))+r-Ρ22TΡTd4=ln12+r-Ρ22TΡTN( )为标准正态分布变量的累积概率分布函数. 2)全额保险 所谓全额保险是指当保险标的发生损失时,有多少损失,保险公司就赔偿多少.显然,这种情况下的保费要高于上述的限额保险的保费.这里我们同样假设保险额为Q,即H=Q,保期为T.保险合同在到期日的价值为P=q(S-Η), t=T(3.3)则由(2.9),保险标的价值为Q的全额保险相应的保险价格公式为P=q(Q(N(d5)-N(d6))-(Q+Η)e-r(T-t)(N(d7)-N(d8)))(3.4)其中07系统工程理论与实践2001年6月d 5=ln (Q (Q +D +Η))+r +Ρ22T ΡTd 6=ln 12+r +Ρ22T ΡTd 7=ln (Q (Q +D +Η))+r -Ρ22T ΡTd 8=ln 12+r -Ρ22TΡT 上面的讨论我们可以看出,通过保险投资,反过来确实可以降低保费,从而为保险人争取更多的保险投资者提供条件.4 释例分析4.1 问题的提出某公司1997年经决定,向保险公司承保1750万元的财产险,以对该公司未来稳定发展提供保护.假定保险公司A 决定在激烈的保险市场中以自己的实力,通过有竞争力的保费价格来争取对该公司的承保.他们考虑通过其投资收益对保险价格进行适当调整.4.2 数据采集及处理保险公司A 组织人员对该企业的全国同类企业在过去五年内所发生的损失情况进行了调查,并进行了分析计算.通过统计数据分析、计算得出如下结果: 1)五年平均损失发生的概率为3.5%. 2)在统计的五年里,其年平均损失率(Λ)、平方波动率(Ρ2)和波动率(Ρ)为Λ=7.71◊Ρ2=0.0176Ρ=0.1334.3 保费调整保险公司A 欲拿出其部分投资收入(100万元)用于对降低保费的支持,则其可适当降低对保费的收取,以便更大地吸引保户.设市场无风险利率为r =5.1%.由于这是全额保险,所以我们利用保费调整模型(3.4),即P =q (Q (N (d 5)-N (d 6))-(Q +Η)e -r (T -t )(N (d 7)-N (d 8)))d 5,d 6,d 7,d 8如前所述.其中,Η=100万元对保费进行调整.通过将Λ=7.71%,Ρ2=0.0176,Ρ=0.133代入模型(3.4),可计算出P =1.43%如果我们考虑27◊的附加保费,则可推出保险公司对1750万元的财产保险,收取1750万元×(1+27%)×1.43%=31765.3元的保费.如果我们利用传统的财产保险的保费计算公式保险费率=期望损失×损失发生概率×(1+附加保费率)则该公司应缴纳的总保险费为1750万元×7.71%×3.5%×(1+27%)=59974.16(元) 显然,通过投资调整后的保费比调整前少收保费28208.86元,即保费降低了47.04%.在如此保费率下,此保险公司必可得到投保公司A 的青睐.17第6期保费调整模型的研究27系统工程理论与实践2001年6月5 结论通过对保险资金的有效运用,保险公司一方面可以增加其投资收入;另一方面可以通过投资降低保费,争取更大的保险市场份额.这更使我们坚信保险资金投资是保险业发展壮大的根本保证,是保险公司的生命线.参考文献:[1] 王友,王元学,谢卫东.中国保险实务全书[M].北京:中国物价出版社,1993.[2] B is m u t J M.A n in troducto ry app roach to duality in op tial stochastic con tro l[J].S I AM R ev,1978,20:62-78.[3] B is m u t J M.Con tro l des System es L ineaires Q uadrqtiques:A pp licati on s de L’in tgrale Stochastique[J].Si m i.de P roba.,LNM496,180-264,Sp ringer2V erlag,1978.[4] Pardoux E&Peng S.A dap ted so lu ti on of a backw ard stochastic differen tial equati on[J].System sand Con tro l L etters,1990,14,55-61.[5] D uffie D,Ep stein L.Stochastic differen tial u tility[J].Econom etrica,1992,60,353-394.[6] D uffie D,Ep stein L.A sset p ricing w ith stochastic differen tial u tilities[J].R eview of F inancialStudies,1992,5:411-436.[7] Dom in ique Page.In su rance2investm en t:diffu si on analysis[J].In su rance:M athem atics andEconom ics,1989,8:287-302.[8] N E l Karou i,Peng S,Q uenez M C.Backw ard stochastic differen tial 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