简介:2015年以来,新一轮商业车险条款费率改革正式启动。基于行业大数据,我国制定了首个行业车型费率分级方案。本文通过将信度理论引入行业车型费率分级,有效改善了行业车型费率分级结果的合理性和可解释性,并实现了行业车型费率分级的动态调整。通过地区风险区分、车队业务定价两个案例,研究了信度理论在公司精算定价、承保实践中的应用,证明了信度调整能够提高结果的准确度和可应用性,为公司信度理论的应用提供借鉴。最后,就信度理论在方法论上的意义进行了思考,信度理论的优势在于更丰富的信息、核心在于更匹配的信度、价值在于更有效的应用,并提出了下一步的研究、应用方向,期望信度理论在车险实务中发挥更大作用。
简介:巨灾债券是巨灾风险转移资本市场上交易最活跃、使用最广泛的金融创新产品。本文创新性的引入资产、负债和利率模型,结合我国地震损失程度和频率分布对我国巨灾债券定价进行了实证研究,并在资产负债管理视角下首次对多风险因素作用下的我国巨灾债券定价进行了量化研究。研究结果表明违约风险、道德风险、基差风险对巨灾债券价格具有显著的影响且其共同作用使巨灾债券价格进一步降低,有效的资产负债管理可以分散上述风险。本文研究对保险公司发行巨灾债券具有精算定价参考作用,同时表明保险公司在发行巨灾债券时应当加强其资产负债管理,以达到规避风险、保障偿付能力的目的。
简介:互联网和大数据技术的融合让个体生理数据分析成为可能,并进一步推动个体健康风险量化,本文在此背景下,探讨人工智能与保险融合的新路径,提出了以生理年龄作为个体健康的风险量化指标,进而作为定价基础的新模式。本研究根据保险特征,优化深度学习技术,通过分析人体老化的生理特征,建立了基于手背纹理照片的生理年龄评价模型,在大量数据的支持下,可以获得稳健、精准的生理年龄定量评价结果。本文还讨论了以深度学习为代表的人工智能技术与保险融合的模式,提出了可能的结合点以及对应的比较结果。鉴于生理年龄可以更充分反映投保人的“健康风险”信息,论文认为该模式具有很好的应用价值,并通过分析现状,认为当前是保险公司建立“人工智能大脑”的关键时期。
简介:本文利用2008—2011年产险资金的数据,基于BCC和CCR模型得到样本产险公司保险资金运用的SE(规模效率)和PTE(纯技术效率)。实证显示,总体样本的sE效率值不高,且外资SE效率值明显高于中资SE效率值,但在胛E方面中资企业较高。实证说明,从资源配置结构方面看,中外资差距较大,皆具有提高空间。从投资管理能力和投资技术水平方面看,中资较先进。本文利用面板固定效应模型对SE进一步分析,得出影响SE的内部因素。实证表明,截至2011年我国的产险资金运用效率处在规模效率递增的阶段,且与定期存款相比,长期投资对产险资金运用效率的影响更加稳定;还发现影响保险资金运用效率的其他重要因素。