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      平衡指數(shù)損失函數(shù)下的信度保費(fèi)

      2014-08-12 03:03張強(qiáng)倪科社吳黎軍
      經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué) 2014年2期

      張強(qiáng) 倪科社 吳黎軍

      摘 要 在經(jīng)典的信度保費(fèi)模型中,得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是考慮的是純保費(fèi),然而在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中,保險(xiǎn)公司收取的保費(fèi)不可能是純保費(fèi),必須具有正的安全負(fù)荷.在平衡指數(shù)損失函數(shù)下,研究了多合同的信度保費(fèi)模型.利用正交投影方法,得到了未來保費(fèi)的信度估計(jì). 最后對估計(jì)進(jìn)行了數(shù)值模擬.

      關(guān)鍵詞 平衡指數(shù)損失函數(shù);信度估計(jì);正交投影

      中圖分類號 O211.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

      1 引 言

      信度理論作為非壽險(xiǎn)精算學(xué)的核心內(nèi)容之一,已成為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司精算部門重要的工具.經(jīng)典的信度理論得到的信度保費(fèi)為個(gè)體保單的索賠平均與保單組合的組平均的加權(quán)和,最初是由Bühlmann (1967)從Bayes觀點(diǎn)出發(fā),建立無分布的信度模型,得到該模型下的信度保費(fèi)公式,之后Bühlmann 和 Straub(1970)從實(shí)際出發(fā),引進(jìn)保單索賠的自然權(quán)重,得到非齊次和齊次的信度估計(jì).關(guān)于經(jīng)典信度理論的介紹可以參考文獻(xiàn)[1] .然而,采用經(jīng)典信度理論得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是純保費(fèi)原理下得到的,不具有保費(fèi)的安全負(fù)荷,不能直接運(yùn)用于實(shí)際的保險(xiǎn)中.在不斷的研究中發(fā)現(xiàn),如果將經(jīng)典的信度模型中的平方損失函數(shù)改為其他的損失函數(shù),采用這種方式得到的某些保費(fèi)原理下的信度保費(fèi)將具有安全負(fù)荷.最初是由Gerber[2]在加權(quán)平方損失函數(shù)下建立了Esscher保費(fèi)原理下的信度模型,文獻(xiàn)[3]對Gerber的結(jié)果進(jìn)行了修正,給出了Esscher保費(fèi)的相合性.之后Wen等[4]在廣義加權(quán)保費(fèi)原理下建立了信度模型以及Wen[5,6]在指數(shù)保費(fèi)下建立的信度保費(fèi)原理.這一方法推廣了信度理論在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中的理論意義.

      對于保險(xiǎn)公司在制定下一年保費(fèi)時(shí),總希望與某個(gè)目標(biāo)(如上一年的保費(fèi)等)相差較小為解決這一問題,許多學(xué)者采用對稱損失(如平方損失)來刻畫保費(fèi)與風(fēng)險(xiǎn)的適合程度,然而得到的估計(jì)并不準(zhǔn)確,為了得到更精確的估計(jì),Zellner[7]提出了一種新的衡量參數(shù)估計(jì)優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn),其推廣形式稱為平衡損失函數(shù).之后,利用平衡損失函數(shù)考察信度估計(jì)得到了廣泛應(yīng)用,溫利民等[8]在平衡損失函數(shù)下給出了Bühlmann-Straub模型的信度估計(jì),并討論了估計(jì)的性質(zhì).黃維忠[9]在平衡損失函數(shù)下分別得到了風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)與共同效應(yīng)的回歸信度估計(jì).張強(qiáng)[10]在廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下討論了廣義的貝葉斯保費(fèi)估計(jì).

      6 結(jié) 論

      本文通過正交投影方法在平衡指數(shù)損失函數(shù)下給出了多合同的信度估計(jì),一方面滿足了保險(xiǎn)公司在制定未來保費(fèi)時(shí)希望的目標(biāo)保費(fèi),另一方面,可以克服單一的平方損失函數(shù)帶來的誤差過高或過低的不足.所得到的信度估計(jì)依然為經(jīng)典信度模型的加權(quán)形式,這一結(jié)果推廣了經(jīng)典的信度模型,為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司制定下期保費(fèi)提供理論依據(jù).

      參考文獻(xiàn)

      [1] H BUHLMANN,A GISLER. A course in credibility theory and its application [M].New York:Springer Press, 2005.

      [2] H U GERBER,A ARBOR. Credibility for Esscher premium [J]. Mitteilungen der VSVM,2005, 80(3): 307-312.

      [3] Maolin PAN, Rongming WANG, Xianyi WU. On the consistency of credibility premiums regarding Esscher principle [J].Insurance: Mathematics and Economics, 2008, 42(1): 119-126.

      [4] Limin WEN, Xianyi WU, Xiaobing ZHAO. The credibility premiums under generalized weighted loss functions [J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2009, 5(4): 893-910.

      [5] Limin WEN, Wei WANG, Jinglong WANG.The credibility premiums for exponential principle[J]. Acta Mathematica Sinica,English Series, 2011, 27(11), 2217-2228.

      [6] 溫利民,吳賢毅.指數(shù)保費(fèi)原理下的經(jīng)驗(yàn)厘定[J].中國科學(xué):數(shù)學(xué),2011,41(10): 861-876.

      [7] A ZELLNER. Bayesian and non-Bayesian estimation using balanced loss functions [M].New York: Springer Press, 1994, 377-390.

      [8] 溫利民,林霞,王靜龍. 平衡損失函數(shù)下的信度模型[J].應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì),2009, 25(5):553-560.

      [9] Weizhong HUANG. Regression credibility model with correlation risk under balanced loss function [J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2013, (2013)1:30-40.

      [10]張強(qiáng),吳黎軍. 廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下的信度保費(fèi)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013, (373)1:89-91.

      [11]R C RAO, H HOUTENBURG. Linear models [M]. New York: Springer Press, 1995,3-18.endprint

      摘 要 在經(jīng)典的信度保費(fèi)模型中,得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是考慮的是純保費(fèi),然而在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中,保險(xiǎn)公司收取的保費(fèi)不可能是純保費(fèi),必須具有正的安全負(fù)荷.在平衡指數(shù)損失函數(shù)下,研究了多合同的信度保費(fèi)模型.利用正交投影方法,得到了未來保費(fèi)的信度估計(jì). 最后對估計(jì)進(jìn)行了數(shù)值模擬.

      關(guān)鍵詞 平衡指數(shù)損失函數(shù);信度估計(jì);正交投影

      中圖分類號 O211.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

      1 引 言

      信度理論作為非壽險(xiǎn)精算學(xué)的核心內(nèi)容之一,已成為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司精算部門重要的工具.經(jīng)典的信度理論得到的信度保費(fèi)為個(gè)體保單的索賠平均與保單組合的組平均的加權(quán)和,最初是由Bühlmann (1967)從Bayes觀點(diǎn)出發(fā),建立無分布的信度模型,得到該模型下的信度保費(fèi)公式,之后Bühlmann 和 Straub(1970)從實(shí)際出發(fā),引進(jìn)保單索賠的自然權(quán)重,得到非齊次和齊次的信度估計(jì).關(guān)于經(jīng)典信度理論的介紹可以參考文獻(xiàn)[1] .然而,采用經(jīng)典信度理論得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是純保費(fèi)原理下得到的,不具有保費(fèi)的安全負(fù)荷,不能直接運(yùn)用于實(shí)際的保險(xiǎn)中.在不斷的研究中發(fā)現(xiàn),如果將經(jīng)典的信度模型中的平方損失函數(shù)改為其他的損失函數(shù),采用這種方式得到的某些保費(fèi)原理下的信度保費(fèi)將具有安全負(fù)荷.最初是由Gerber[2]在加權(quán)平方損失函數(shù)下建立了Esscher保費(fèi)原理下的信度模型,文獻(xiàn)[3]對Gerber的結(jié)果進(jìn)行了修正,給出了Esscher保費(fèi)的相合性.之后Wen等[4]在廣義加權(quán)保費(fèi)原理下建立了信度模型以及Wen[5,6]在指數(shù)保費(fèi)下建立的信度保費(fèi)原理.這一方法推廣了信度理論在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中的理論意義.

      對于保險(xiǎn)公司在制定下一年保費(fèi)時(shí),總希望與某個(gè)目標(biāo)(如上一年的保費(fèi)等)相差較小為解決這一問題,許多學(xué)者采用對稱損失(如平方損失)來刻畫保費(fèi)與風(fēng)險(xiǎn)的適合程度,然而得到的估計(jì)并不準(zhǔn)確,為了得到更精確的估計(jì),Zellner[7]提出了一種新的衡量參數(shù)估計(jì)優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn),其推廣形式稱為平衡損失函數(shù).之后,利用平衡損失函數(shù)考察信度估計(jì)得到了廣泛應(yīng)用,溫利民等[8]在平衡損失函數(shù)下給出了Bühlmann-Straub模型的信度估計(jì),并討論了估計(jì)的性質(zhì).黃維忠[9]在平衡損失函數(shù)下分別得到了風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)與共同效應(yīng)的回歸信度估計(jì).張強(qiáng)[10]在廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下討論了廣義的貝葉斯保費(fèi)估計(jì).

      6 結(jié) 論

      本文通過正交投影方法在平衡指數(shù)損失函數(shù)下給出了多合同的信度估計(jì),一方面滿足了保險(xiǎn)公司在制定未來保費(fèi)時(shí)希望的目標(biāo)保費(fèi),另一方面,可以克服單一的平方損失函數(shù)帶來的誤差過高或過低的不足.所得到的信度估計(jì)依然為經(jīng)典信度模型的加權(quán)形式,這一結(jié)果推廣了經(jīng)典的信度模型,為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司制定下期保費(fèi)提供理論依據(jù).

      參考文獻(xiàn)

      [1] H BUHLMANN,A GISLER. A course in credibility theory and its application [M].New York:Springer Press, 2005.

      [2] H U GERBER,A ARBOR. Credibility for Esscher premium [J]. Mitteilungen der VSVM,2005, 80(3): 307-312.

      [3] Maolin PAN, Rongming WANG, Xianyi WU. On the consistency of credibility premiums regarding Esscher principle [J].Insurance: Mathematics and Economics, 2008, 42(1): 119-126.

      [4] Limin WEN, Xianyi WU, Xiaobing ZHAO. The credibility premiums under generalized weighted loss functions [J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2009, 5(4): 893-910.

      [5] Limin WEN, Wei WANG, Jinglong WANG.The credibility premiums for exponential principle[J]. Acta Mathematica Sinica,English Series, 2011, 27(11), 2217-2228.

      [6] 溫利民,吳賢毅.指數(shù)保費(fèi)原理下的經(jīng)驗(yàn)厘定[J].中國科學(xué):數(shù)學(xué),2011,41(10): 861-876.

      [7] A ZELLNER. Bayesian and non-Bayesian estimation using balanced loss functions [M].New York: Springer Press, 1994, 377-390.

      [8] 溫利民,林霞,王靜龍. 平衡損失函數(shù)下的信度模型[J].應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì),2009, 25(5):553-560.

      [9] Weizhong HUANG. Regression credibility model with correlation risk under balanced loss function [J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2013, (2013)1:30-40.

      [10]張強(qiáng),吳黎軍. 廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下的信度保費(fèi)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013, (373)1:89-91.

      [11]R C RAO, H HOUTENBURG. Linear models [M]. New York: Springer Press, 1995,3-18.endprint

      摘 要 在經(jīng)典的信度保費(fèi)模型中,得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是考慮的是純保費(fèi),然而在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中,保險(xiǎn)公司收取的保費(fèi)不可能是純保費(fèi),必須具有正的安全負(fù)荷.在平衡指數(shù)損失函數(shù)下,研究了多合同的信度保費(fèi)模型.利用正交投影方法,得到了未來保費(fèi)的信度估計(jì). 最后對估計(jì)進(jìn)行了數(shù)值模擬.

      關(guān)鍵詞 平衡指數(shù)損失函數(shù);信度估計(jì);正交投影

      中圖分類號 O211.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

      1 引 言

      信度理論作為非壽險(xiǎn)精算學(xué)的核心內(nèi)容之一,已成為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司精算部門重要的工具.經(jīng)典的信度理論得到的信度保費(fèi)為個(gè)體保單的索賠平均與保單組合的組平均的加權(quán)和,最初是由Bühlmann (1967)從Bayes觀點(diǎn)出發(fā),建立無分布的信度模型,得到該模型下的信度保費(fèi)公式,之后Bühlmann 和 Straub(1970)從實(shí)際出發(fā),引進(jìn)保單索賠的自然權(quán)重,得到非齊次和齊次的信度估計(jì).關(guān)于經(jīng)典信度理論的介紹可以參考文獻(xiàn)[1] .然而,采用經(jīng)典信度理論得到的信度保費(fèi)估計(jì)均是純保費(fèi)原理下得到的,不具有保費(fèi)的安全負(fù)荷,不能直接運(yùn)用于實(shí)際的保險(xiǎn)中.在不斷的研究中發(fā)現(xiàn),如果將經(jīng)典的信度模型中的平方損失函數(shù)改為其他的損失函數(shù),采用這種方式得到的某些保費(fèi)原理下的信度保費(fèi)將具有安全負(fù)荷.最初是由Gerber[2]在加權(quán)平方損失函數(shù)下建立了Esscher保費(fèi)原理下的信度模型,文獻(xiàn)[3]對Gerber的結(jié)果進(jìn)行了修正,給出了Esscher保費(fèi)的相合性.之后Wen等[4]在廣義加權(quán)保費(fèi)原理下建立了信度模型以及Wen[5,6]在指數(shù)保費(fèi)下建立的信度保費(fèi)原理.這一方法推廣了信度理論在保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中的理論意義.

      對于保險(xiǎn)公司在制定下一年保費(fèi)時(shí),總希望與某個(gè)目標(biāo)(如上一年的保費(fèi)等)相差較小為解決這一問題,許多學(xué)者采用對稱損失(如平方損失)來刻畫保費(fèi)與風(fēng)險(xiǎn)的適合程度,然而得到的估計(jì)并不準(zhǔn)確,為了得到更精確的估計(jì),Zellner[7]提出了一種新的衡量參數(shù)估計(jì)優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn),其推廣形式稱為平衡損失函數(shù).之后,利用平衡損失函數(shù)考察信度估計(jì)得到了廣泛應(yīng)用,溫利民等[8]在平衡損失函數(shù)下給出了Bühlmann-Straub模型的信度估計(jì),并討論了估計(jì)的性質(zhì).黃維忠[9]在平衡損失函數(shù)下分別得到了風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)與共同效應(yīng)的回歸信度估計(jì).張強(qiáng)[10]在廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下討論了廣義的貝葉斯保費(fèi)估計(jì).

      6 結(jié) 論

      本文通過正交投影方法在平衡指數(shù)損失函數(shù)下給出了多合同的信度估計(jì),一方面滿足了保險(xiǎn)公司在制定未來保費(fèi)時(shí)希望的目標(biāo)保費(fèi),另一方面,可以克服單一的平方損失函數(shù)帶來的誤差過高或過低的不足.所得到的信度估計(jì)依然為經(jīng)典信度模型的加權(quán)形式,這一結(jié)果推廣了經(jīng)典的信度模型,為非壽險(xiǎn)保險(xiǎn)公司制定下期保費(fèi)提供理論依據(jù).

      參考文獻(xiàn)

      [1] H BUHLMANN,A GISLER. A course in credibility theory and its application [M].New York:Springer Press, 2005.

      [2] H U GERBER,A ARBOR. Credibility for Esscher premium [J]. Mitteilungen der VSVM,2005, 80(3): 307-312.

      [3] Maolin PAN, Rongming WANG, Xianyi WU. On the consistency of credibility premiums regarding Esscher principle [J].Insurance: Mathematics and Economics, 2008, 42(1): 119-126.

      [4] Limin WEN, Xianyi WU, Xiaobing ZHAO. The credibility premiums under generalized weighted loss functions [J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2009, 5(4): 893-910.

      [5] Limin WEN, Wei WANG, Jinglong WANG.The credibility premiums for exponential principle[J]. Acta Mathematica Sinica,English Series, 2011, 27(11), 2217-2228.

      [6] 溫利民,吳賢毅.指數(shù)保費(fèi)原理下的經(jīng)驗(yàn)厘定[J].中國科學(xué):數(shù)學(xué),2011,41(10): 861-876.

      [7] A ZELLNER. Bayesian and non-Bayesian estimation using balanced loss functions [M].New York: Springer Press, 1994, 377-390.

      [8] 溫利民,林霞,王靜龍. 平衡損失函數(shù)下的信度模型[J].應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì),2009, 25(5):553-560.

      [9] Weizhong HUANG. Regression credibility model with correlation risk under balanced loss function [J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2013, (2013)1:30-40.

      [10]張強(qiáng),吳黎軍. 廣義加權(quán)平衡指數(shù)損失函數(shù)下的信度保費(fèi)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013, (373)1:89-91.

      [11]R C RAO, H HOUTENBURG. Linear models [M]. New York: Springer Press, 1995,3-18.endprint

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