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《统计与信息论坛》 2017年08期
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基于Copula函数的随机性期望赔付法

闫春  董婷婷  刘倩  
【摘要】:未决赔款准备金评估的随机性方法逐渐得到重视,而考虑赔款数据的相关性可提高准备金评估的精确性。在确定性期望赔付法的基础上,提出一种基于阿基米德Copula函数的随机性期望赔付法;在准备金评估中利用核密度估计实现进展因子的随机化,并在此基础上应用阿基米德Copula函数分析两类赔款数据相关性的问题;利用R软件模拟总损失准备金的分布,研究表明该方法相比传统的期望赔付法具有更强的灵活性,其结果也更符合实际。
【作者单位】山东科技大学数学与系统科学学院;
【基金】:国家自然科学基金项目《基于结构化大数据深度挖掘的非寿险保险公司经营风险模型研究》(61502280)
【分类号】:F840.4;O211.67
【正文快照】:
一、引言责任准备金是非寿险公司最主要的负债项目,决定着保险公司未来的偿付能力和盈利能力。通过合理的评估方法计算出来的非寿险准备金可以增加准备金评估的准确性,从而增强保险公司履行保险赔偿的能力。一般来说,非寿险准备金评估方法中的期望赔付法在处理对于具有较长期

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