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第2章理賠額和理賠次數(shù)分布2.1理賠額分布2.2理賠額次數(shù)分布本章的目的之一就是討論如何根據(jù)一張保單的損失額的分布來確定理賠額的分布。理賠過程的兩個(gè)步驟:----
(1)發(fā)生保險(xiǎn)事故,造成財(cái)產(chǎn)損失或人身傷亡,被保險(xiǎn)人提出索賠;
(2)保險(xiǎn)公司根據(jù)保險(xiǎn)事故的實(shí)際情況進(jìn)行理賠.注:不是所有的保險(xiǎn)事故都必然引起索賠;保險(xiǎn)公司的理賠額也并不是等于實(shí)際的損失額2.1理賠額的分布保險(xiǎn)中的理賠和損失都是不確定的,而且可以用貨幣去度量,因此常用隨機(jī)變量去描述對(duì)于隨機(jī)變量的把握莫過于獲得它的分布獲得它的分布通??梢杂靡恍┙y(tǒng)計(jì)的方法,包括分布擬合的方法、bayes方法和隨機(jī)模擬的方法隨機(jī)變量的描述回顧(1)密度函數(shù)pdf(2)分布函數(shù)cdf(3)矩母函數(shù)mgf(momentgenerationfunction)和母函數(shù)(1)和(2)都是我們所熟知的,本節(jié)重點(diǎn)介紹矩母函數(shù)定義2.1.1:對(duì)一個(gè)非負(fù)隨機(jī)變量X,其矩母函數(shù)定義為
:定義2.1.2:對(duì)一個(gè)非負(fù)隨機(jī)變量X,其母函數(shù)定義為
:關(guān)系(1)與分布函數(shù)一一對(duì)應(yīng);(2)與K階原點(diǎn)矩的關(guān)系(3)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量的和的矩母函數(shù)的求法若Y=aX+b,則Y的矩母函數(shù)為:矩母函數(shù)和母函數(shù)的性質(zhì):保險(xiǎn)損失或賠付中一般涉及兩個(gè)隨機(jī)變量:索賠次數(shù)和每次索賠金額。索賠次數(shù)用離散的隨機(jī)變量來刻畫,索賠金額用連續(xù)的隨機(jī)變量來刻畫。因此需要大家記住一些常見的隨機(jī)變量的分布(包括概率密度函數(shù)、均值、方差、矩母函數(shù))。2.1.1損失額與理賠額損失額:指承保標(biāo)的發(fā)生實(shí)際損失金額的大小理賠額:指保險(xiǎn)公司按照保單條款所實(shí)際支付的金額,也成為“賠付額”。一般地,理賠額分為兩類:完全理賠和部分理賠。完全理賠是指保險(xiǎn)公司按實(shí)際損失進(jìn)行賠付;部分理賠的賠付會(huì)低于實(shí)際損失額。對(duì)于保險(xiǎn)公司而言,理賠額比損失額更值得關(guān)心.
2.1.2常見的損失額分布單個(gè)保單的損失額應(yīng)該具有下面的分布特征:(1)損失額是非負(fù)的,因此(2)損失額應(yīng)該是連續(xù)變化的,因此f(x)是連續(xù)的;(3)損失額較小的保險(xiǎn)事故發(fā)生的可能性較大,而損失額較大的保險(xiǎn)事故發(fā)生的可能性較小,但不可以忽略。直觀看來,損失額概率密度函數(shù)的尾部較厚滿足上述性質(zhì)的隨機(jī)變量很多,常見的分布有指數(shù)分布伽瑪分布對(duì)數(shù)正態(tài)分布帕累托分布韋伯分布幾種常見的理賠形式:(1)保單限額(2)免賠額(3)保單限額+免賠額(4)相對(duì)免賠額(5)比例分擔(dān)免陪(6)保單限額+免賠額+比例分擔(dān)免陪2.2常見的理賠額分布1、保單限額(policylimit)保單限額是指每次保險(xiǎn)事故中按保單約定的最高賠償金額。當(dāng)損失額超過保單限額時(shí),投保人也只能獲得最高賠償額。若保單限額為
L,實(shí)際損失額為X,則理賠額Y
為:
Y的分布從上述理賠額的公式可以看出,理賠額
的分布是由連續(xù)和離散兩部分構(gòu)成的,它的概率密度函數(shù)與分布函數(shù)和損失額X
的分布具有如下關(guān)系:跳躍函數(shù)Y的期望定義2-1設(shè)X是一個(gè)隨機(jī)變量,給定實(shí)數(shù)d,定義有限期望函數(shù)為:對(duì)于非負(fù)隨機(jī)變量X,對(duì)都存在(2.1.1)2、免賠額(deductible)免賠額---當(dāng)損失額低于某一限額時(shí),保險(xiǎn)公司不予賠償,當(dāng)損失額高出該限額時(shí),保險(xiǎn)人只賠償高出的部分,這一限額稱為普通免賠額,簡(jiǎn)稱為免賠額.設(shè)保險(xiǎn)事故的實(shí)際損失為
,其分布函數(shù)為
,保單規(guī)定免賠額為
,則被保險(xiǎn)人得到的實(shí)際賠付記為
則
按這種方式投保,則投保人自身承擔(dān)的損失,即承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)為:這里我們看到實(shí)際損失X由保險(xiǎn)人和被保險(xiǎn)人共同承擔(dān),保險(xiǎn)人承擔(dān)的部分為
,被保險(xiǎn)人承擔(dān)
的部分。此理賠額可以寫成Y的分布
Y表示在X>d的條件下,隨機(jī)變量X-d的分布,Y是一個(gè)條件隨機(jī)變量,其取值范圍是y>0因此,理賠額
的分布函數(shù)
為如下的條件分布:當(dāng)y>0當(dāng)
時(shí),
,因此,Y的概率密度函數(shù)為:Y的期望例2-1-2已知某險(xiǎn)種的實(shí)際損失額的分布為:~保單規(guī)定免賠額為
1
,求
和理賠額
Y
的分布。【解】根據(jù)題意,所求分布列于表2-1-1:
例2-1-3已知某險(xiǎn)種的實(shí)際損失分布為帕累托分布:若保單規(guī)定免賠額為
元,求理賠額
的分布?!窘狻?、保單限額+免賠額若保單同時(shí)規(guī)定保單限額
L
和免賠額
d
,則實(shí)際賠付額為而每次理賠的理賠額
可以表示為0X-dL-d未定義X-dL-dY的分布當(dāng)
時(shí),理賠額Y的分布函數(shù)為:
當(dāng)
時(shí),
理賠額
的概率密度函數(shù)為:為跳躍函數(shù)(1)帶有免賠額d時(shí),被保險(xiǎn)人獲得的實(shí)際賠付額的期望和保險(xiǎn)人的理賠額Y的期望(2.1.5)(2)保單同時(shí)規(guī)定最高保單限額為L(zhǎng),免賠額d時(shí),被保險(xiǎn)人的實(shí)際賠付額I(X)的期望和保險(xiǎn)人的理賠額Y的期望:(2.1.6)(2.1.7)(2.1.8)例2--4例2--5見書p244、相對(duì)免賠額(franchisedeductible)在保險(xiǎn)標(biāo)的發(fā)生損失時(shí),損失必須滿足一定的條件,如超過一定的范圍或保額的一定百分比時(shí),保險(xiǎn)人才對(duì)全部損失承擔(dān)賠償責(zé)任,未達(dá)到規(guī)定金額時(shí),全部損失均不予賠償。假定保單規(guī)定相對(duì)免賠額為d,則每次損失事件中被保險(xiǎn)人獲得的實(shí)際賠付額I(X)為Y為:5、比例分擔(dān)免賠6、保單限額+免賠額+比例分擔(dān)免賠當(dāng)保單限額
、免賠額
和比例分擔(dān)系數(shù)
同時(shí)存在時(shí),被保險(xiǎn)人獲得的實(shí)際賠付額
和保險(xiǎn)人的理賠額
分別為:和的期望定理2-1-1設(shè)X表示實(shí)際損失額,分布函數(shù)為若保單規(guī)定了免賠額為d,保單限額為L(zhǎng)以及賠付比例為a,則實(shí)際賠付額I(X)和理賠額的期望為:例2-1-6設(shè)某險(xiǎn)種保單損失額X的概率密度函數(shù)為保單約定免賠額為5個(gè)單位,保單限額為25個(gè)單位,賠付比例為80%。問:(1)保單發(fā)生索賠的概率是多少?(2)理賠額Y的期望是多少?(3)當(dāng)免賠額從5個(gè)單位提高到10個(gè)單位,平均理賠額將會(huì)發(fā)生什么變化?2.1.5通貨膨脹對(duì)理賠額的影響通貨膨脹對(duì)理賠額的影響主要體現(xiàn)在對(duì)損失分布的影響,如根據(jù)過去數(shù)據(jù)給出某險(xiǎn)種的損失額為X,通貨膨脹率為r,則明年的損失額將為Z=(1+r)X,在考慮賠付額和理賠額時(shí),都將以Z作為損失額。2.2理賠次數(shù)的分布
1、泊松分布(Poisson)
對(duì)于保險(xiǎn)公司而言,客戶因發(fā)生損失而提出理賠的人數(shù)類似于等待服務(wù)現(xiàn)象,因此對(duì)大多數(shù)險(xiǎn)種來說,個(gè)別保單的理賠次數(shù)可用泊松分布來表示,即在單位時(shí)間內(nèi)個(gè)別保單發(fā)生理賠次數(shù)N的分布列為:泊松分布的性質(zhì):(1)均值和方差(2)母函數(shù)(3)矩母函數(shù)
(4)可加性(5)可分解性
注意:柏松分布的均值和方差相等,但在實(shí)際運(yùn)用中,并不是所有險(xiǎn)種的保單損失次數(shù)或理賠次數(shù)的均值和方差都相等。
2、負(fù)二項(xiàng)分布
應(yīng)用背景:貝努里實(shí)驗(yàn)中第r次成功正好出現(xiàn)在第r+k次試驗(yàn)的概率,k為r次成功前失敗的次數(shù)。負(fù)二項(xiàng)分布的性質(zhì)(1)當(dāng)r=1,負(fù)二項(xiàng)分布退化為幾何分布(2)母函數(shù)與矩母函數(shù)將化簡(jiǎn)得到(3)均值和方差3、二項(xiàng)分布應(yīng)用背景:m次貝努里實(shí)驗(yàn)中成功次數(shù)的分布。
適用描述理賠次數(shù)有限的索賠情況例如:設(shè)有100個(gè)40歲的投保人投保生命險(xiǎn),p表示一個(gè)投保人明年死亡的概率,則明年死亡人數(shù)的分布是二項(xiàng)分布二項(xiàng)分布的性質(zhì)(1)母函數(shù)與矩母函數(shù)(2)均值和方差pzpz+(1-p)1-p1+p(z-1)分布均值方差矩母函數(shù)二項(xiàng)分布mpmp(1-p)負(fù)二項(xiàng)分布rbrb(1+b)二項(xiàng)分布B(m,p)與負(fù)二項(xiàng)分布NB(r,b)的比較4、(a,b,0)分布族上述3種分布都可以用(a,b,0)分布來表示
定義2.2:設(shè)隨機(jī)變量N的分布列滿足則稱分布族為(a,b,0)分布族注:泊松分布,二項(xiàng)分布,負(fù)二項(xiàng)分布是(a,b,0)分布族泊松分布:負(fù)二項(xiàng)分布:因此,當(dāng)r=1時(shí),負(fù)二項(xiàng)分布是幾何分布,二項(xiàng)分布:m二項(xiàng)分布分布abp0泊松分布0l負(fù)二項(xiàng)分布(a,b,0)分布族例4-1-2:設(shè)N是一隨機(jī)變量,令如果問N的分布是什么?解:由知,N服從二項(xiàng)式分布例4-1-2:設(shè)X的分布屬于(a,b,0)class,已知求可以證明,也只有這些分布滿足上述的遞推公式。遞推公式(2-2-2)也可以表示為:即函數(shù)是k的線性函數(shù),它的圖形是一條斜率為a、截距為b的直線。由表2-3可以看出,柏松分布、負(fù)二項(xiàng)分布和二項(xiàng)分布的斜率a分別是0、正數(shù)和負(fù)數(shù),這一特點(diǎn)可以幫助選擇合適的理賠次數(shù)分布。分辨(a,b,0)族的方法:首先,可以按照下面的近似公式畫出關(guān)于k的圖形:若由觀測(cè)值畫出的圖形近似是一條直線,那么大致可判斷其屬于(a,b,0)分布族,直線的斜率表示適用的模型。注意:如果樣本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了某個(gè)nk為0,那么這種方法就不太適用。(a,b,1)分布族在非壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)中免賠額和保單限額的存在可能會(huì)使得理賠次數(shù)的分許很容易出現(xiàn)零點(diǎn)的概率異常,有必要對(duì)(a,b,0)分布族在零點(diǎn)的值做調(diào)整。
定義2.3:設(shè)隨機(jī)變量N的分布列滿足則稱分布族為(a,b,1)分布族(a,b,1)分布族包括兩個(gè)子類:
零點(diǎn)截?cái)喾植?zero-truncation)—ZT分布:當(dāng)時(shí),N的取值從k=1開始,從概率分布函數(shù)的圖形上看,相當(dāng)于在(a,b,0)類分布的基礎(chǔ)上再截去零點(diǎn)的值,其概率分布用表示。
零點(diǎn)修正分布(zero-modifieation)—ZM分布:當(dāng)時(shí),N的取值是由(a,b,0)類修正得到的,其概率分布函數(shù)用表示。(a,b,1)概率計(jì)算步驟:第一步:計(jì)算原分布的概率第二步:計(jì)算零點(diǎn)截?cái)喾植嫉母怕实谌剑河?jì)算零點(diǎn)修正分布的概率給定負(fù)二項(xiàng)分布及其零截?cái)嗪土阏{(diào)整:例2.2.3理賠次數(shù)分布的混合分布背景:從保單中隨意抽取一份保單,求該保單的理賠次數(shù)分布。同質(zhì)性:指所有的保單相互獨(dú)立,且都有相同的風(fēng)險(xiǎn)水平,即各保單的損失額的分布相同,損失次數(shù)的分布也相同。非同質(zhì)性:保單組合中的每個(gè)保單風(fēng)險(xiǎn)水平各不相同。數(shù)學(xué)模型設(shè)Q是一個(gè)隨機(jī)變量,當(dāng)Q=q時(shí),N的分布為令為Q的累積分布,u(q)為q的密度函數(shù),則N的分布列為
或者N的分布稱為混合分布。
當(dāng)為泊松分布時(shí),N的分布稱為混合泊松分布混合分布性質(zhì)1.母函數(shù)或者其中PN(z|q)表示在Q=q條件下,N的母函數(shù)。2
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