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        基于時間效應(yīng)的廣義信度模型

        2014-03-20 02:55:24劉志海
        關(guān)鍵詞:相依信度損失

        劉志海, 張 強

        (1.哈密市商業(yè)銀行股份有限公司, 新疆 哈密 839000;2.石河子大學 理學院, 新疆 石河子 832000)

        在非壽險精算中,信度理論來對未來時期經(jīng)驗保費的厘定具有重要的意義.主要是通過結(jié)合投保人個人的索賠經(jīng)歷與先驗保費來共同決定保費,所制定的保費為兩者的加權(quán)和.關(guān)于信度理論的詳細介紹,可見文獻[1].為了計算各種情況下的信度保費,人們建立了各種各樣的信度模型,多數(shù)假設(shè)歷史時期的索賠具有共同的風險參數(shù),在風險參數(shù)給定下,各期的索賠滿足獨立同分布的的條件.然而,在保險實務(wù)中,這種假設(shè)有時候是不成立的,風險參數(shù)對時間存在著依賴性.近年來,關(guān)于風險之間的相依性的研究受到越來越多的精算研究者的關(guān)注.文獻[2]在提出一種共同效應(yīng)隨機變量的前提下,建立了風險間有某種相依結(jié)構(gòu)的信度模型,文獻[3]提出了共同效應(yīng)相依的信度模型,推廣了文獻[2]的結(jié)果. 此外,文獻[4]在風險不是獨立的條件下,得到了風險等相關(guān)的多合同模型的估計.文獻[5]考慮了給定風險參數(shù)歷史索賠服從不同分布的情形,得到了風險間等相關(guān)下的廣義信度估計.文獻[6]在假設(shè)誤差呈現(xiàn)等相關(guān)正態(tài)—正態(tài)分布下得到了Bayes保費,建立了誤差等相關(guān)的Bühlmann信度模型,從而推廣到Bühlmann-Straub信度情形.文獻[7]研究了不同年風險間的時間效應(yīng),在平方損失函數(shù)下給出了具有時間變化效應(yīng)的信度模型.

        另一方面,保險公司制定下一年保費的時候,往往希望與某個目標(如上一年的保費等)相差較小.平衡損失函數(shù)得到了廣泛的應(yīng)用,文獻[8]在平衡損失函數(shù)下討論了廣義的信度模型.文獻[9]在平衡損失函數(shù)下給出了Bühlmann-Straub模型的信度估計,并討論了性質(zhì).文獻[10]在平衡損失函數(shù)下給出了風險具有共同效應(yīng)的信度估計,推廣了文獻[9]的結(jié)果.文獻[11]在平衡損失函數(shù)下研究了風險相依回歸的信度模型,同時得到了風險等相關(guān)與共同效應(yīng)的回歸信度估計.

        本文考慮了不同年份的風險有時間效應(yīng),采用某種相關(guān)矩陣來刻畫時間變化效應(yīng),在平衡損失函數(shù)下討論了具有時間變化效應(yīng)的信度估計.

        1 模型假設(shè)與準備知識

        本文研究滿足如下假設(shè)的風險間具有時間變化效應(yīng)的信度模型.

        假設(shè)3平衡損失函數(shù)為如下形式

        L(A,B)=w(δO(X)-A-BX)2+

        (1-w)(Xn+1-A-BX)2

        (1)

        其中δO(X)為Xn+1的已知目標估計

        在上述的假定下,我們的目標是基于所有的歷史索賠數(shù)據(jù)X=(X1,X2,…Xn)′,來估測未來年的索賠Xn+1的保費,此時需要解決最小化問題

        (2)

        μδ=E[δ0(X)],Cov(δ0(X),Xi)=d,

        d=(d1,d2,…,dn)

        下面陳述一些準備型的引理.

        引理1在假設(shè)1,假設(shè)2下,有以下結(jié)論

        (1)Xi的均值E(Xi)=γiμ,i=1,2,…,n

        (2)X可表示為X=(X1,X2,…,Xn)′,

        Cov(Xn+1,X)=τn+1(τ1,τ2,…,τn)

        詳細證明可參見文獻[3].

        其中∑YX是Y與X的協(xié)方差矩陣,證明可見文獻[12].

        由引理2可知,隨機變量Y在隨機向量X的非齊次函數(shù)類L(X,1)上的正交投影為非齊次信度估計,即有

        (3)

        2 平衡損失函數(shù)下的信度保費估計

        定理1在假設(shè)1和2下,通過求解最小化問題,可得未來索賠Xn+1的非齊次信度估計為

        其中:

        證明令Y=IδO(X)+(1-I)Xn+1,隨機變量I滿足P(I=1)=1-P(I=0)=w.

        此時最小化問題轉(zhuǎn)化為

        (4)

        應(yīng)用引理2,可得Xn+1的信度估計為

        (5)

        由Y的定義,E(Y)可表示為

        E(Y)=wμδ+(1-w)μ

        (6)

        事實上有E(Y|I)=E(X),從而可知

        Cov(E(Y|I),E(X|I))=0

        協(xié)方差矩陣∑YX為

        ∑YX=Cov(Y,X)=wCov(δ0(X),X)+

        (1-w)Cov(Xn+1,X)=

        wd+(1-w)τn+1(τ1,τ2,…,τn)

        通過引理1,有

        (7)

        (8)

        結(jié)合(5)-(8)式,可得Xn+1的信度估計為

        3 結(jié)束語

        信度理論作為非壽險精算學的核心內(nèi)容之一,已成為非壽險保險公司精算部門重要的工具.由于現(xiàn)實復雜,一般情況下,風險之間都存在著某種相依性.本文考慮歷年風險具有時間效應(yīng),在平衡損失函數(shù)下得到了風險具有時間變化效應(yīng)的信度保費,所得到的信度估計依然為經(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,可為非壽險保險公司制定下期保費提供理論依據(jù).

        [1] 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,2009,25(5):553-560.

        [2] 張強,崔倩倩,張娟.一類基于風險等相關(guān)的廣義信度保費[J].山東理工大學:自然科學版,2012,26(6):98-102.

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        [4] Bühlmann H, Gisler A. A course in credibility theory and its application[M].Netherlands: Springer, 2005.

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