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张连增 著

图书标签:

• 保险精算
• 赔款准备金
• 随机性建模
• 统计模型
• 风险评估
• 精算方法
• 时间序列分析
• 损失准备金
• 预测模型
• 金融风险管理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504948458

商品编码：29709924858

包装：平装

出版时间：2008-12-01

基本信息

书名:未决赔款准备金评估的随机性模型与方法

：38.00元

售价：26.6元,便宜11.4元,折扣70

作者:张连增

出版社：中国金融出版社

出版日期：2008-12-01

ISBN：9787504948458

字数：

页码：273

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

内容提要

《未决赔款准备金评估的随机性模型与方法》研究非寿险业务未决赔款准备金评估的各种随机性模型与方法，这一专题是当前国际精算理论研究的热点之一。当前在国际精算实务中，对未决赔款准备金的估计已经开始涉及佳估计及估计区间的概念，而为了从理论上阐述这些概念，就需要深入研究未决赔款准备金评估的各
种随机性模型与方法。《未决赔款准备金评估的随机性模型与方法》基本上涵盖了当前国际精算研究中未决赔款准备金评估随机性模型与方法的各个分支，并对已有文献进行了系统整理。

目录

作者介绍

张连增，男，南开大学风险管理与保险学系精算学教授、博士生导师，教学研究专长：精算理论、非寿险精算。
1996年毕业于南开大学数学系，获随机过程方向理学博士学位。同年开始在南开大学风险管理与保险学系工作，至l998年底通过美国寿险精算学会精算考试l00系列ll门课程。面向精算硕士生和本科生开设众多精算专业课程，自2000年后教学研究专注于非寿险精算。在精算理论研究方面，侧重于随机过程在金融保险中的应用和现代精算风险理论。
作为访问学者，曾应邀访问香港大学统计精算学系、香港友邦保险公司、墨尔本大学精算研究中心、加拿大Waterl00大学统计精算学系等机构。

文摘

1 基于流量三角形的损失准备金评估
关于未决赔款准备金这一概念，在国外文献中有几种不同的名称，如0ut．standing Claims Liabilities、Claims Reserves、Loss Reserves等。相应地，准备金评估也有多种名称，如Estimation（or Prediction）of Outstanding Claims Liabilities、Claims Reservin9、Loss Reservin9等。需要指出，出于概念上的严谨性，Hess和Schmidt（2002）对估计（Estimation）与预测（Prediction）加以区分：对模型参数可以估计，但对未决赔款准备金变量需要预测。
本章首先通过数值实例对传统链梯法进行直观性的介绍。然后借助于流量三角形的进展模式这一概念，进一步介绍与链梯法相关联的方法，这些方法可以归结到一般形式下的Bornhuetter—Ferguson方法的各种变形。
1.1 传统链梯法简介
链梯法是评估未决赔款准备金的常用的方法，它通过对历史数据的进展趋势进行分析，选定赔款的进展因子，进而预测赔款的进展趋势和损失，是评估未决赔款准备金基本的方法。在链梯法中，其基本假设是每个事故年的赔款支出具有相同的进展模式，也就是说，在预测未决赔款时，每个事故年使用的进展因子相同。这种方法间接地考虑了赔付成本变化率，即假设将来的赔付成本变化率是过去的加权平均数。如果实际情况并非如此，就应该慎重使用链梯法。在根据链梯法评估未决赔款准备金时，既可以使用已决赔款数据，也可以使用已报案赔款数据，相应地，这两种链梯法被称做已决赔款链梯法和已报案赔款链梯法，这两种方法的原理是一样的，因此下面仅介绍已决赔款链梯法。
……

序言

未决赔款准备金评估的随机性模型与方法：深入解析与前沿应用 在保险业的精算世界中，未决赔款准备金（Outstanding Claims Reserves, OCR）的准确评估是公司财务稳健性和 solvency 的基石。这些准备金代表着保险公司在未来需要支付的、尚未结案的索赔款项。然而，索赔过程的复杂性、不确定性以及影响索赔发生的内外部因素，使得未决赔款准备金的评估 inherently 充满随机性。本书《未决赔款准备金评估的随机性模型与方法》正是一部聚焦于此核心难题，旨在深入剖析其随机性本质，并系统介绍和评估各类随机性模型及方法，为保险从业者、精算师、风险管理者以及学术研究人员提供一套全面且前沿的理论框架与实践指南。 本书的编写并非为了涵盖所有关于未决赔款准备金的方方面面，而是将重心精确地聚焦于“随机性”这一关键维度。因此，书中不会涉及那些纯粹描述性或历史性的准备金评估方法，也不会冗余地阐述保险合同条款的细节或具体的监管要求。我们的目标是，通过对随机性源泉的深入挖掘，以及对能够有效捕捉和量化这种随机性的模型和方法的系统梳理，帮助读者建立起一种更为深刻和量化的准备金评估认知。 第一部分：随机性根源与理论基础 在正式引入具体的模型之前，本书首先会深入探讨未决赔款准备金评估中随机性的来源。这包括但不限于： 索赔发生与发展的内在随机性： 任何保险业务都伴随着索赔的发生。索赔发生的时间、索赔的频率、以及一旦发生后的索赔金额，都存在着内在的随机波动。例如，一个意外事故的发生时间，一个新生儿出生引发的医疗费用，或者一场突发流行病导致的健康险赔付，都难以精确预测。 信息不对称与信息滞后： 在实际的索赔过程中，保险公司往往无法第一时间获取关于索赔事件的全部信息。信息的不完整、信息的收集延迟，以及被保险人与保险公司之间可能存在的信息不对称，都会引入评估的不确定性。 外部经济与社会环境的影响： 通货膨胀、利率变动、法律法规的更新、技术进步（如医疗技术的发展影响理赔金额）、甚至社会观念的变化，都可能对未决赔款的实际支付产生非预期的影响。例如，医疗费用的上涨会直接推高健康险的未决赔款。 模型假设的局限性： 任何模型都是对现实的简化。在构建准备金评估模型时，我们不可避免地需要做出各种假设。这些假设的合理性直接影响模型的准确性，而假设本身的内在不确定性也是随机性的一部分。 人类行为的非理性因素： 无论是被保险人的索赔行为，还是理赔人员的处理判断，都可能受到非理性因素的影响，从而为准备金评估带来难以预测的变数。 在梳理了这些随机性根源之后，本书将回归概率论与数理统计的经典理论，为后续的模型构建打下坚实的理论基础。这部分内容将重点介绍： 随机变量与概率分布： 详细阐述描述索赔过程随机性的关键随机变量，如索赔次数、索赔金额、索赔处理时间等，并介绍与这些变量相关的经典概率分布（如泊松分布、负二项分布、伽马分布、对数正态分布等）及其在保险场景下的适用性。 条件期望与方差： 强调条件期望在估计未来赔款总额中的作用，以及方差和更高阶的矩（如偏度和峰度）在量化评估不确定性方面的意义。 大数定律与中心极限定理： 解释这些基本定理如何帮助我们理解在大量索赔事件下，预期值和分布行为的稳定性，以及它们在模型构建中的应用。 第二部分：核心随机性模型 本书的第二部分是本书的核心，将系统介绍并深入分析用于评估未决赔款准备金的各类随机性模型。这部分内容将侧重于模型的原理、数学表达、优势与局限性，以及它们如何捕捉不同的随机性特征。 经典精算模型回顾与随机性视角： 链梯法（Chain-Ladder Method）的随机性分析： 链梯法是历史悠久且广泛应用的准备金评估方法。本书将不再仅仅将其视为一个简单的计算工具，而是深入分析其内在的随机性假设。我们将探讨其基于历史发展因子（development factors）的推断，这些因子本身就是随机的，以及不同发展阶段的索赔数据变异性如何影响最终的准备金估计。本书会引入链梯法下准备金估计的方差计算方法，量化其不确定性。 平均损失法（Average Cost Method）的随机性： 探讨平均损失法在估计单个索赔平均成本时的随机性，以及如何将其与索赔频率结合，形成对总未决赔款的随机性估计。 Bühlmann-Staub模型与Bühlmann-Glauber模型： 深入阐述这些基于“信用”概念的索赔数据平滑模型，重点在于它们如何通过引入“超额离差”（overdispersion）来处理观测到的赔款数据中的随机性，以及如何在不同的风险群体之间进行信息传递。 现代统计建模方法： 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： GLMs是处理索赔数据中均值与方差非独立性问题的强大工具。本书将详细介绍如何使用GLMs分别对索赔频率和索赔金额（或赔付比例）进行建模，并进一步结合，构建整体的未决赔款模型。重点将放在模型的链接函数、误差分布（如泊松、负二项、伽马、二项分布等）的选择，以及如何利用统计软件实现模型拟合与预测。 广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）： 针对数据中存在的层级结构或分组效应（例如，不同险种、不同区域、不同理赔员处理的索赔），GLMMs能更有效地捕捉随机效应。本书将阐述GLMMs如何将固定效应和随机效应结合，从而在模型中纳入更多维度的随机性，提高预测的精准度。 贝叶斯统计方法与MCMC（Markov Chain Monte Carlo）： 贝叶斯方法提供了一种将先验信息与观测数据结合，以获得后验概率分布的强大框架。本书将介绍贝叶斯视角下的未决赔款准备金评估，重点关注其在处理模型不确定性、数据稀疏性以及进行更精细的风险分散分析方面的优势。MCMC算法在求解复杂的后验分布方面的重要性也将得到详细讲解，并通过实例展示其应用。 模拟技术在随机性评估中的应用： 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 蒙特卡洛模拟是量化不确定性的最直观和最强大的工具之一。本书将详细介绍如何利用蒙特卡洛模拟来构建未决赔款的概率分布。我们将演示如何从概率模型中抽取样本，进行迭代计算，最终获得准备金的各种统计量，如期望值、中位数、分位数（对应于不同的置信水平，例如95%的准备金估计）、以及方差和分布形状。 引导法（Bootstrap）与交叉验证： 介绍引导法在估计模型参数和准备金预测的采样不确定性方面的应用，以及交叉验证在模型选择和模型性能评估中的作用，这些都与处理数据中的随机性紧密相关。 第三部分：模型评估与前沿应用 在掌握了各类随机性模型之后，本书将重点关注如何对这些模型进行科学的评估，以及如何在实际业务中进行前沿应用。 模型选择与拟合优度检验： 信息准则（AIC, BIC）： 介绍信息准则在模型比较和选择中的作用，如何平衡模型的拟合优度和复杂度。 残差分析与诊断图： 讲解如何通过分析模型的残差来评估模型的拟合情况，发现模型潜在的偏差或不足。 后验预测检验（Posterior Predictive Checks）： 详细介绍后验预测检验如何用于评估模型的生成能力，即模型能否生成与实际观测数据相似的样本。 准备金的风险度量： VaR (Value at Risk) 与 CTE (Conditional Tail Expectation)： 介绍如何利用随机性模型的模拟结果，计算出不同置信水平下的在险价值（VaR）和条件在险价值（CTE），这些都是衡量未决赔款准备金风险的关键指标。 Solvency II 相关概念： 简要提及Solvency II等监管框架下，对准备金风险的量化要求，以及本书介绍的模型和方法如何服务于这些监管需求。 实际业务中的应用案例： 不同险种的案例分析： 通过具体的案例，展示如何将本书介绍的随机性模型应用于不同类型的保险业务，如人身险、健康险、财产险（车险、责任险等）的未决赔款准备金评估。强调不同险种的索赔特征如何影响模型的选择和参数设定。 模型集成与融合： 探讨在实际应用中，可能需要结合多种模型的优势，进行模型集成或融合，以获得更鲁棒的准备金估计。 对新业务、新风险的适应性： 讨论当面对数据稀疏的新险种或新兴风险时，如何利用本书介绍的模型和方法进行有效的准备金评估。 未来发展方向与挑战： 机器学习与深度学习在准备金评估中的潜在作用： 探讨机器学习和深度学习技术如何进一步提升对复杂索赔模式的识别能力，并与传统的精算模型相结合，以更全面地捕捉随机性。 气候变化、网络安全等新兴风险的量化挑战： 讨论在应对这些新兴风险时，准备金评估所面临的独特挑战，以及现有随机性模型是否需要进行调整或发展。 数据驱动的精算： 强调大数据时代下，数据质量、数据整合以及数据分析能力对于提升准备金评估精度的重要性。 本书的行文风格将力求严谨而不失清晰，理论分析深入浅出，并辅以适量的数学公式和图表来说明。书中不会出现过于空泛的理论探讨，所有的模型和方法都将紧密围绕“未决赔款准备金的随机性评估”这一主题展开。通过阅读本书，读者将能够深刻理解未决赔款准备金评估的随机性本质，掌握一套系统的、量化的评估工具，并为应对日益复杂的保险市场和风险环境做好准备。本书的价值在于，它不仅仅是一本理论的梳理，更是一套解决实际问题的框架和方法论。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，这本书最吸引我的地方在于它对“不确定性”的处理方式。在“未决赔款准备金评估”这个特定领域，不确定性是其本质属性。而“随机性模型”正是应对这种不确定性的利器。我注意到书中对于不同随机模型的选择和构建，有着非常详尽的讨论，这让我意识到，并非任何一个模型都适用于所有情况，选择合适的模型至关重要。我尤其感兴趣的是，作者是如何将这些数学模型与现实世界中的复杂因素，比如经济周期、法律法规变化、甚至不可预见的风险事件联系起来的。这需要深厚的行业洞察力和模型构建能力。我猜测，书中提供的“方法”不仅仅是理论上的指导，可能还包括了一些如何进行模型校准、参数估计以及结果解读的实用技巧。这本书的价值，我想在于它能够帮助读者建立起一种“定量思维”，学会用更科学、更严谨的方式去理解和管理保险业务中的风险，从而做出更稳健的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“体系化”和“前瞻性”。作者并非简单地罗列一些孤立的模型，而是构建了一个完整的框架，从理论基础到实际应用，层层递进。尤其是在“随机性模型”的章节，我感觉到作者并非止步于已有的成熟模型，而是可能在探索更先进、更具适应性的方法。对于“未决赔款准备金评估”这样高度依赖历史数据和未来预测的领域，引入创新的随机性模型，无疑是提升评估精度和风险管理能力的关键。我个人对书中可能探讨的“方法”部分尤为期待，因为理论再优美，最终也需要转化为可操作的实践。我猜测，作者可能提供了一些算法、计算方法，甚至是一些软件工具的建议，来帮助读者将模型应用于实际的准备金计算。这本书的出版，我相信对于推动整个行业在风险评估方法上的进步，将起到积极的作用。它不仅仅是为从业者提供了一个学习的平台，更可能引领行业未来的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时正对金融风险管理领域产生浓厚兴趣。书名中的“随机性模型”几个字立刻吸引了我，因为它直接触及了我一直以来感到困惑的核心问题：如何在不确定的未来中做出可靠的预测。这本书的论述，特别是关于“未决赔款准备金评估”的部分，以一种我从未想象过的方式，将抽象的理论模型与具体的行业实践相结合。我特别欣赏作者在处理复杂数学概念时所表现出的耐心和清晰度。即便某些章节涉及高深的概率论和统计学知识，作者也能通过生动的比喻和循序渐进的讲解，让非专业读者也能有所领悟。我猜测，书中一定包含了一些非常实用的案例分析，用以展示这些模型是如何在真实的保险业务中发挥作用的。例如，如何利用历史赔款数据，结合各种外部因素，构建出能够反映未来赔款分布的随机模型。这本书的价值，我想在于它不仅提供了方法，更传递了一种科学的思维方式，教导我们在面对不确定性时，如何运用严谨的工具来做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，更像是一场与数学和逻辑的深度对话。作者在“随机性模型”部分的讲解，让我看到了理论的强大力量。例如，书中对于泊松过程、布朗运动等概念的引入，虽然不是全新的知识，但其在未决赔款准备金评估场景下的应用，却显得尤为独特和精妙。我注意到作者在解释这些模型时，不仅给出了数学公式，还着重于它们背后的统计学意义和实际应用。这种“由表及里”的讲解方式，大大降低了理解门槛，即便我没有深厚的数学背景，也能从中窥探到模型是如何捕捉和模拟不确定性因素的。更令我印象深刻的是，书中似乎还探讨了不同模型的优劣以及适用场景，这对于实操层面的决策者来说，无疑提供了宝贵的指导。我脑海中不禁浮现出，保险公司精算师们如何在海量的数据和复杂的变量中，运用这些模型来做出审慎的准备金计提。这本书不仅仅是理论的罗列，更是一种解决实际问题的思想和方法论的呈现，其价值远超于表面文字。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，我被其严谨的学术氛围所吸引。封面的设计简洁而专业，预示着内容的高度专业性。尽管我并非精通精算领域的专家，但书中对于“未决赔款准备金”这一核心概念的阐述，却让我逐渐理解了其中的复杂性和重要性。作者似乎深谙此道的精髓，用一种抽丝剥茧的方式，将一个看似晦涩的财务概念，逐步展现在读者面前。我特别关注到其中关于“随机性模型”的章节，这部分内容在我看来是全书的亮点。如何量化和管理潜在的未知风险，在保险行业中是至关重要的。书中对各种随机过程的引入和解释，虽然有些地方需要反复咀嚼，但其背后所蕴含的数学工具和逻辑推理，无疑为我打开了一扇新的窗口。我猜测，这本书不仅仅是理论的堆砌，更可能提供了许多实用的方法和工具，来帮助从业者更准确地预测和评估未来的赔款。即使只是浅尝辄止，我也能感受到作者深厚的专业功底和严谨的治学态度，对于想要深入了解保险精算领域，尤其是风险准备金评估的读者而言，这本书无疑是一份宝贵的财富。