未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張連增 著

圖書標籤:

• 保險精算
• 賠款準備金
• 隨機性建模
• 統計模型
• 風險評估
• 精算方法
• 時間序列分析
• 損失準備金
• 預測模型
• 金融風險管理

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國金融齣版社

ISBN：9787504948458

商品編碼：29709924858

包裝：平裝

齣版時間：2008-12-01

基本信息

書名:未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法

：38.00元

售價：26.6元,便宜11.4元,摺扣70

作者:張連增

齣版社：中國金融齣版社

齣版日期：2008-12-01

ISBN：9787504948458

字數：

頁碼：273

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

內容提要

《未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法》研究非壽險業務未決賠款準備金評估的各種隨機性模型與方法，這一專題是當前國際精算理論研究的熱點之一。當前在國際精算實務中，對未決賠款準備金的估計已經開始涉及佳估計及估計區間的概念，而為瞭從理論上闡述這些概念，就需要深入研究未決賠款準備金評估的各
種隨機性模型與方法。《未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法》基本上涵蓋瞭當前國際精算研究中未決賠款準備金評估隨機性模型與方法的各個分支，並對已有文獻進行瞭係統整理。

目錄

作者介紹

張連增，男，南開大學風險管理與保險學係精算學教授、博士生導師，教學研究專長：精算理論、非壽險精算。
1996年畢業於南開大學數學係，獲隨機過程方嚮理學博士學位。同年開始在南開大學風險管理與保險學係工作，至l998年底通過美國壽險精算學會精算考試l00係列ll門課程。麵嚮精算碩士生和本科生開設眾多精算專業課程，自2000年後教學研究專注於非壽險精算。在精算理論研究方麵，側重於隨機過程在金融保險中的應用和現代精算風險理論。
作為訪問學者，曾應邀訪問香港大學統計精算學係、香港友邦保險公司、墨爾本大學精算研究中心、加拿大Waterl00大學統計精算學係等機構。

文摘

1 基於流量三角形的損失準備金評估
關於未決賠款準備金這一概念，在國外文獻中有幾種不同的名稱，如0ut．standing Claims Liabilities、Claims Reserves、Loss Reserves等。相應地，準備金評估也有多種名稱，如Estimation（or Prediction）of Outstanding Claims Liabilities、Claims Reservin9、Loss Reservin9等。需要指齣，齣於概念上的嚴謹性，Hess和Schmidt（2002）對估計（Estimation）與預測（Prediction）加以區分：對模型參數可以估計，但對未決賠款準備金變量需要預測。
本章首先通過數值實例對傳統鏈梯法進行直觀性的介紹。然後藉助於流量三角形的進展模式這一概念，進一步介紹與鏈梯法相關聯的方法，這些方法可以歸結到一般形式下的Bornhuetter—Ferguson方法的各種變形。
1.1 傳統鏈梯法簡介
鏈梯法是評估未決賠款準備金的常用的方法，它通過對曆史數據的進展趨勢進行分析，選定賠款的進展因子，進而預測賠款的進展趨勢和損失，是評估未決賠款準備金基本的方法。在鏈梯法中，其基本假設是每個事故年的賠款支齣具有相同的進展模式，也就是說，在預測未決賠款時，每個事故年使用的進展因子相同。這種方法間接地考慮瞭賠付成本變化率，即假設將來的賠付成本變化率是過去的加權平均數。如果實際情況並非如此，就應該慎重使用鏈梯法。在根據鏈梯法評估未決賠款準備金時，既可以使用已決賠款數據，也可以使用已報案賠款數據，相應地，這兩種鏈梯法被稱做已決賠款鏈梯法和已報案賠款鏈梯法，這兩種方法的原理是一樣的，因此下麵僅介紹已決賠款鏈梯法。
……

序言

未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法：深入解析與前沿應用 在保險業的精算世界中，未決賠款準備金（Outstanding Claims Reserves, OCR）的準確評估是公司財務穩健性和 solvency 的基石。這些準備金代錶著保險公司在未來需要支付的、尚未結案的索賠款項。然而，索賠過程的復雜性、不確定性以及影響索賠發生的內外部因素，使得未決賠款準備金的評估 inherently 充滿隨機性。本書《未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法》正是一部聚焦於此核心難題，旨在深入剖析其隨機性本質，並係統介紹和評估各類隨機性模型及方法，為保險從業者、精算師、風險管理者以及學術研究人員提供一套全麵且前沿的理論框架與實踐指南。 本書的編寫並非為瞭涵蓋所有關於未決賠款準備金的方方麵麵，而是將重心精確地聚焦於“隨機性”這一關鍵維度。因此，書中不會涉及那些純粹描述性或曆史性的準備金評估方法，也不會冗餘地闡述保險閤同條款的細節或具體的監管要求。我們的目標是，通過對隨機性源泉的深入挖掘，以及對能夠有效捕捉和量化這種隨機性的模型和方法的係統梳理，幫助讀者建立起一種更為深刻和量化的準備金評估認知。 第一部分：隨機性根源與理論基礎 在正式引入具體的模型之前，本書首先會深入探討未決賠款準備金評估中隨機性的來源。這包括但不限於： 索賠發生與發展的內在隨機性： 任何保險業務都伴隨著索賠的發生。索賠發生的時間、索賠的頻率、以及一旦發生後的索賠金額，都存在著內在的隨機波動。例如，一個意外事故的發生時間，一個新生兒齣生引發的醫療費用，或者一場突發流行病導緻的健康險賠付，都難以精確預測。 信息不對稱與信息滯後： 在實際的索賠過程中，保險公司往往無法第一時間獲取關於索賠事件的全部信息。信息的不完整、信息的收集延遲，以及被保險人與保險公司之間可能存在的信息不對稱，都會引入評估的不確定性。 外部經濟與社會環境的影響： 通貨膨脹、利率變動、法律法規的更新、技術進步（如醫療技術的發展影響理賠金額）、甚至社會觀念的變化，都可能對未決賠款的實際支付産生非預期的影響。例如，醫療費用的上漲會直接推高健康險的未決賠款。 模型假設的局限性： 任何模型都是對現實的簡化。在構建準備金評估模型時，我們不可避免地需要做齣各種假設。這些假設的閤理性直接影響模型的準確性，而假設本身的內在不確定性也是隨機性的一部分。 人類行為的非理性因素： 無論是被保險人的索賠行為，還是理賠人員的處理判斷，都可能受到非理性因素的影響，從而為準備金評估帶來難以預測的變數。 在梳理瞭這些隨機性根源之後，本書將迴歸概率論與數理統計的經典理論，為後續的模型構建打下堅實的理論基礎。這部分內容將重點介紹： 隨機變量與概率分布： 詳細闡述描述索賠過程隨機性的關鍵隨機變量，如索賠次數、索賠金額、索賠處理時間等，並介紹與這些變量相關的經典概率分布（如泊鬆分布、負二項分布、伽馬分布、對數正態分布等）及其在保險場景下的適用性。 條件期望與方差： 強調條件期望在估計未來賠款總額中的作用，以及方差和更高階的矩（如偏度和峰度）在量化評估不確定性方麵的意義。 大數定律與中心極限定理： 解釋這些基本定理如何幫助我們理解在大量索賠事件下，預期值和分布行為的穩定性，以及它們在模型構建中的應用。 第二部分：核心隨機性模型 本書的第二部分是本書的核心，將係統介紹並深入分析用於評估未決賠款準備金的各類隨機性模型。這部分內容將側重於模型的原理、數學錶達、優勢與局限性，以及它們如何捕捉不同的隨機性特徵。 經典精算模型迴顧與隨機性視角： 鏈梯法（Chain-Ladder Method）的隨機性分析： 鏈梯法是曆史悠久且廣泛應用的準備金評估方法。本書將不再僅僅將其視為一個簡單的計算工具，而是深入分析其內在的隨機性假設。我們將探討其基於曆史發展因子（development factors）的推斷，這些因子本身就是隨機的，以及不同發展階段的索賠數據變異性如何影響最終的準備金估計。本書會引入鏈梯法下準備金估計的方差計算方法，量化其不確定性。 平均損失法（Average Cost Method）的隨機性： 探討平均損失法在估計單個索賠平均成本時的隨機性，以及如何將其與索賠頻率結閤，形成對總未決賠款的隨機性估計。 Bühlmann-Staub模型與Bühlmann-Glauber模型： 深入闡述這些基於“信用”概念的索賠數據平滑模型，重點在於它們如何通過引入“超額離差”（overdispersion）來處理觀測到的賠款數據中的隨機性，以及如何在不同的風險群體之間進行信息傳遞。 現代統計建模方法： 廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： GLMs是處理索賠數據中均值與方差非獨立性問題的強大工具。本書將詳細介紹如何使用GLMs分彆對索賠頻率和索賠金額（或賠付比例）進行建模，並進一步結閤，構建整體的未決賠款模型。重點將放在模型的鏈接函數、誤差分布（如泊鬆、負二項、伽馬、二項分布等）的選擇，以及如何利用統計軟件實現模型擬閤與預測。 廣義綫性混閤模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）： 針對數據中存在的層級結構或分組效應（例如，不同險種、不同區域、不同理賠員處理的索賠），GLMMs能更有效地捕捉隨機效應。本書將闡述GLMMs如何將固定效應和隨機效應結閤，從而在模型中納入更多維度的隨機性，提高預測的精準度。 貝葉斯統計方法與MCMC（Markov Chain Monte Carlo）： 貝葉斯方法提供瞭一種將先驗信息與觀測數據結閤，以獲得後驗概率分布的強大框架。本書將介紹貝葉斯視角下的未決賠款準備金評估，重點關注其在處理模型不確定性、數據稀疏性以及進行更精細的風險分散分析方麵的優勢。MCMC算法在求解復雜的後驗分布方麵的重要性也將得到詳細講解，並通過實例展示其應用。 模擬技術在隨機性評估中的應用： 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）： 濛特卡洛模擬是量化不確定性的最直觀和最強大的工具之一。本書將詳細介紹如何利用濛特卡洛模擬來構建未決賠款的概率分布。我們將演示如何從概率模型中抽取樣本，進行迭代計算，最終獲得準備金的各種統計量，如期望值、中位數、分位數（對應於不同的置信水平，例如95%的準備金估計）、以及方差和分布形狀。 引導法（Bootstrap）與交叉驗證： 介紹引導法在估計模型參數和準備金預測的采樣不確定性方麵的應用，以及交叉驗證在模型選擇和模型性能評估中的作用，這些都與處理數據中的隨機性緊密相關。 第三部分：模型評估與前沿應用 在掌握瞭各類隨機性模型之後，本書將重點關注如何對這些模型進行科學的評估，以及如何在實際業務中進行前沿應用。 模型選擇與擬閤優度檢驗： 信息準則（AIC, BIC）： 介紹信息準則在模型比較和選擇中的作用，如何平衡模型的擬閤優度和復雜度。 殘差分析與診斷圖： 講解如何通過分析模型的殘差來評估模型的擬閤情況，發現模型潛在的偏差或不足。 後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks）： 詳細介紹後驗預測檢驗如何用於評估模型的生成能力，即模型能否生成與實際觀測數據相似的樣本。 準備金的風險度量： VaR (Value at Risk) 與 CTE (Conditional Tail Expectation)： 介紹如何利用隨機性模型的模擬結果，計算齣不同置信水平下的在險價值（VaR）和條件在險價值（CTE），這些都是衡量未決賠款準備金風險的關鍵指標。 Solvency II 相關概念： 簡要提及Solvency II等監管框架下，對準備金風險的量化要求，以及本書介紹的模型和方法如何服務於這些監管需求。 實際業務中的應用案例： 不同險種的案例分析： 通過具體的案例，展示如何將本書介紹的隨機性模型應用於不同類型的保險業務，如人身險、健康險、財産險（車險、責任險等）的未決賠款準備金評估。強調不同險種的索賠特徵如何影響模型的選擇和參數設定。 模型集成與融閤： 探討在實際應用中，可能需要結閤多種模型的優勢，進行模型集成或融閤，以獲得更魯棒的準備金估計。 對新業務、新風險的適應性： 討論當麵對數據稀疏的新險種或新興風險時，如何利用本書介紹的模型和方法進行有效的準備金評估。 未來發展方嚮與挑戰： 機器學習與深度學習在準備金評估中的潛在作用： 探討機器學習和深度學習技術如何進一步提升對復雜索賠模式的識彆能力，並與傳統的精算模型相結閤，以更全麵地捕捉隨機性。 氣候變化、網絡安全等新興風險的量化挑戰： 討論在應對這些新興風險時，準備金評估所麵臨的獨特挑戰，以及現有隨機性模型是否需要進行調整或發展。 數據驅動的精算： 強調大數據時代下，數據質量、數據整閤以及數據分析能力對於提升準備金評估精度的重要性。 本書的行文風格將力求嚴謹而不失清晰，理論分析深入淺齣，並輔以適量的數學公式和圖錶來說明。書中不會齣現過於空泛的理論探討，所有的模型和方法都將緊密圍繞“未決賠款準備金的隨機性評估”這一主題展開。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解未決賠款準備金評估的隨機性本質，掌握一套係統的、量化的評估工具，並為應對日益復雜的保險市場和風險環境做好準備。本書的價值在於，它不僅僅是一本理論的梳理，更是一套解決實際問題的框架和方法論。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本書，我被其嚴謹的學術氛圍所吸引。封麵的設計簡潔而專業，預示著內容的高度專業性。盡管我並非精通精算領域的專傢，但書中對於“未決賠款準備金”這一核心概念的闡述，卻讓我逐漸理解瞭其中的復雜性和重要性。作者似乎深諳此道的精髓，用一種抽絲剝繭的方式，將一個看似晦澀的財務概念，逐步展現在讀者麵前。我特彆關注到其中關於“隨機性模型”的章節，這部分內容在我看來是全書的亮點。如何量化和管理潛在的未知風險，在保險行業中是至關重要的。書中對各種隨機過程的引入和解釋，雖然有些地方需要反復咀嚼，但其背後所蘊含的數學工具和邏輯推理，無疑為我打開瞭一扇新的窗口。我猜測，這本書不僅僅是理論的堆砌，更可能提供瞭許多實用的方法和工具，來幫助從業者更準確地預測和評估未來的賠款。即使隻是淺嘗輒止，我也能感受到作者深厚的專業功底和嚴謹的治學態度，對於想要深入瞭解保險精算領域，尤其是風險準備金評估的讀者而言，這本書無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“體係化”和“前瞻性”。作者並非簡單地羅列一些孤立的模型，而是構建瞭一個完整的框架，從理論基礎到實際應用，層層遞進。尤其是在“隨機性模型”的章節，我感覺到作者並非止步於已有的成熟模型，而是可能在探索更先進、更具適應性的方法。對於“未決賠款準備金評估”這樣高度依賴曆史數據和未來預測的領域，引入創新的隨機性模型，無疑是提升評估精度和風險管理能力的關鍵。我個人對書中可能探討的“方法”部分尤為期待，因為理論再優美，最終也需要轉化為可操作的實踐。我猜測，作者可能提供瞭一些算法、計算方法，甚至是一些軟件工具的建議，來幫助讀者將模型應用於實際的準備金計算。這本書的齣版，我相信對於推動整個行業在風險評估方法上的進步，將起到積極的作用。它不僅僅是為從業者提供瞭一個學習的平颱，更可能引領行業未來的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會接觸到這本書的，當時正對金融風險管理領域産生濃厚興趣。書名中的“隨機性模型”幾個字立刻吸引瞭我，因為它直接觸及瞭我一直以來感到睏惑的核心問題：如何在不確定的未來中做齣可靠的預測。這本書的論述，特彆是關於“未決賠款準備金評估”的部分，以一種我從未想象過的方式，將抽象的理論模型與具體的行業實踐相結閤。我特彆欣賞作者在處理復雜數學概念時所錶現齣的耐心和清晰度。即便某些章節涉及高深的概率論和統計學知識，作者也能通過生動的比喻和循序漸進的講解，讓非專業讀者也能有所領悟。我猜測，書中一定包含瞭一些非常實用的案例分析，用以展示這些模型是如何在真實的保險業務中發揮作用的。例如，如何利用曆史賠款數據，結閤各種外部因素，構建齣能夠反映未來賠款分布的隨機模型。這本書的價值，我想在於它不僅提供瞭方法，更傳遞瞭一種科學的思維方式，教導我們在麵對不確定性時，如何運用嚴謹的工具來做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，更像是一場與數學和邏輯的深度對話。作者在“隨機性模型”部分的講解，讓我看到瞭理論的強大力量。例如，書中對於泊鬆過程、布朗運動等概念的引入，雖然不是全新的知識，但其在未決賠款準備金評估場景下的應用，卻顯得尤為獨特和精妙。我注意到作者在解釋這些模型時，不僅給齣瞭數學公式，還著重於它們背後的統計學意義和實際應用。這種“由錶及裏”的講解方式，大大降低瞭理解門檻，即便我沒有深厚的數學背景，也能從中窺探到模型是如何捕捉和模擬不確定性因素的。更令我印象深刻的是，書中似乎還探討瞭不同模型的優劣以及適用場景，這對於實操層麵的決策者來說，無疑提供瞭寶貴的指導。我腦海中不禁浮現齣，保險公司精算師們如何在海量的數據和復雜的變量中，運用這些模型來做齣審慎的準備金計提。這本書不僅僅是理論的羅列，更是一種解決實際問題的思想和方法論的呈現，其價值遠超於錶麵文字。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來看，這本書最吸引我的地方在於它對“不確定性”的處理方式。在“未決賠款準備金評估”這個特定領域，不確定性是其本質屬性。而“隨機性模型”正是應對這種不確定性的利器。我注意到書中對於不同隨機模型的選擇和構建，有著非常詳盡的討論，這讓我意識到，並非任何一個模型都適用於所有情況，選擇閤適的模型至關重要。我尤其感興趣的是，作者是如何將這些數學模型與現實世界中的復雜因素，比如經濟周期、法律法規變化、甚至不可預見的風險事件聯係起來的。這需要深厚的行業洞察力和模型構建能力。我猜測，書中提供的“方法”不僅僅是理論上的指導，可能還包括瞭一些如何進行模型校準、參數估計以及結果解讀的實用技巧。這本書的價值，我想在於它能夠幫助讀者建立起一種“定量思維”，學會用更科學、更嚴謹的方式去理解和管理保險業務中的風險，從而做齣更穩健的決策。