基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

摘要：

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.

关键词：损失准备金、共同效应、个体损失数据、信度估计

分类号：O157.5(代数、数论、组合理论)

资助基金：国家自然科学基金71761019,71361015;江西省自然科学基金20171ACB21022;江西省人文社科基金15WTZD10

在线出版日期：2019-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：13-23