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《天津财经大学》 2016年
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非寿险准备金风险度量模型与方法研究

高磊  
【摘要】:2016年1月1日,历经5年之久,对整个欧洲保险业具有约束力的SolvencyⅡ(欧盟偿付能力Ⅱ)正式生效,与此同时中国保险业进入"偿二代"实施过渡期也满一年。以风险为导向的偿付能力监管体系要求对保险公司面临的风险进行全面、精细的度量,准备金风险作为保险风险的重要组成部分,其准确计量对增强保险公司偿付能力,提高保险公司风险管理水平具有重要意义。国内外保险监管机构和保险公司越来越重视准备金风险的度量工作。然而,现有研究较多关注准备金估计模型与方法,较少涉及准备金风险度量问题。本文从影响准备金风险度量的因素出发,结合已有的准备金评估模型与方法,紧紧围绕非寿险准备金风险这一主题开展研究。具体而言,本文重点解决四个问题:(1)非寿险一年期准备金风险度量;(2)残差相关条件下的非寿险准备金风险度量;(3)赔款数据相关条件下非寿险准备金风险度量;(4)考虑模型不确定性对准备金风险的影响。首先,本文通过一个直观实例阐述非寿险一年期准备金风险的含义,引出一年期准备金风险的刻画工具:赔付进展结果,并探讨在贝叶斯对数正态模型下获得赔付进展结果预测分布的随机模拟方法。其次,为避免由残差相关性引发的准备金风险度量偏误问题,本文基于多重假设检验理论与错误发现率控制过程,给出检验和解决残差相关性问题的方法,对残差相关性引起的准备金风险波动进行分析。残差相关的本质是赔款数据相关,本文进一步在独立泊松模型基础上,添加相关随机效应,构建了描述赔款数据相关性的条件自回归泊松模型,并采用贝叶斯方法对模型进行估计。最后,本文研究了模型不确定性对非寿险准备金风险的影响,以Loglogistic增长曲线模型和Weibull增长曲线模型为例,创新性地提出利用贝叶斯模型平均对两个模型的结果进行加权平均,不仅得到综合两个模型结果的准备金估计值,而且还能得出模型不确定性视角下的准备金风险度量值。本文开展的一系列工作,有望丰富非寿险准备金风险度量的研究成果,进一步拓展准备金评估的研究领域,并为监管机构和保险公司提供理论支持和实践参考。
【关键词】:非寿险准备金风险 一年期观点 残差相关 模型不确定性
【学位授予单位】:天津财经大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F224;F841.3
【目录】:
  • 内容摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 引言9-20
  • 1.1 选题背景与研究意义9-11
  • 1.1.1 选题背景9-11
  • 1.1.2 研究意义11
  • 1.2 国内外研究现状11-14
  • 1.2.1 文献综述11-14
  • 1.3 本文内容结构14-20
  • 1.3.1 研究的基本思路14-17
  • 1.3.2 主要内容和结构安排17-19
  • 1.3.3 论文主要创新点19-20
  • 第2章 基于贝叶斯对数正态模型的一年期准备金风险度量研究20-35
  • 2.1 非寿险一年期准备金风险20-24
  • 2.1.1 一年期准备金风险的直观示例20-21
  • 2.1.2 一年期准备金风险的描述工具:赔付进展结果21-23
  • 2.1.3 CDR的预测分布23-24
  • 2.2 一年期准备金风险度量:基于贝叶斯对数正态模型和CDR的预测分布24-29
  • 2.2.1 贝叶斯对数正态模型设定24-26
  • 2.2.2 参数后验估计、最终赔款估计以及准备金估计26-27
  • 2.2.3 CDR预测分布的随机模拟步骤27-29
  • 2.3 实证研究29-33
  • 2.3.1 赔付数据来源与先验参数设定29
  • 2.3.2 参数估计、最终赔款估计以及准备金估计29-30
  • 2.3.3 CDR的预测分布30-33
  • 2.4 本章小结33-35
  • 第3章 残差相关条件下非寿险准备金风险度量研究35-51
  • 3.1 Bootstrap方法应用中的残差相关性问题35-40
  • 3.1.1 Bootstrap方法在ODP模型中的应用35-38
  • 3.1.2 残差三角形相关性问题38-40
  • 3.2 残差三角形相关性的多重假设检验与两阶段分区域Bootstrap方法40-45
  • 3.2.1 残差三角形相关性的多重假设检验与FDR控制40-43
  • 3.2.2 两阶段分区域Bootstrap方法43-45
  • 3.3 实证结果45-49
  • 3.3.1 ODP模型参数估计结果45-46
  • 3.3.2 两阶段分区域Bootstrap方法与传统Bootstrap方法的比较46-49
  • 3.4 本章小结49-51
  • 第4章 赔款相关条件下非寿险准备金风险度量研究51-67
  • 4.1 ODP模型与赔款数据相关性问题51-57
  • 4.1.1 ODP模型:一种新的定义方式51-53
  • 4.1.2 赔款数据相关性的探索性分析53-55
  • 4.1.3 考虑相关性的条件自回归泊松模型55-57
  • 4.2 条件自回归泊松模型的贝叶斯估计57-60
  • 4.2.1 参数先验分布设定57-58
  • 4.2.2 参数后验估计、准备金估计与风险度量58-59
  • 4.2.3 基于DIC的模型评价59-60
  • 4.3 实证研究60-65
  • 4.3.1 数据来源60-61
  • 4.3.2 条件自回归模型的贝叶斯估计61-64
  • 4.3.3 模型评价与比较64-65
  • 4.4 本章小结65-67
  • 第5章 模型不确定性对非寿险准备金风险度量的影响研究67-97
  • 5.1 模型不确定性与贝叶斯模型平均方法67-76
  • 5.1.1 关于模型不确定性的两个例子67-73
  • 5.1.2 贝叶斯模型平均方法的发展历程、基本原理与应用难点73-76
  • 5.2 贝叶斯模型平均在两种非线性增长曲线模型组合中的应用76-85
  • 5.2.1 准备金评估的两种非线性增长曲线模型76-79
  • 5.2.2 单个增长曲线模型的贝叶斯估计79-84
  • 5.2.3 两个增长曲线模型的贝叶斯模型平均84-85
  • 5.3 实证研究85-96
  • 5.3.1 数据来源86-87
  • 5.3.2 单个增长曲线模型的贝叶斯估计87-91
  • 5.3.3 两个增长曲线模型的贝叶斯模型平均91-96
  • 5.4 本章小结96-97
  • 第6章 总结与展望97-99
  • 6.1 研究成果总结97
  • 6.2 进一步的研究方向97-99
  • 参考文献99-106
  • 附录106-114
  • 附录A MCMC方法直观实例106-111
  • 附录B 后验分布密度的求解方法111-113
  • 附录C 本文数据及程序资源113-114
  • 攻读博士学位期间发表的学术论文114-115
  • 后记115

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