貝葉斯方法在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2022-10-09 20:37
首先對(duì)貝葉斯方法在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用進(jìn)行綜述性回顧,并介紹了貝葉斯方法及其相關(guān)內(nèi)容.? 傳統(tǒng)的再保險(xiǎn)純保費(fèi)是按照保險(xiǎn)金額約定一定的比例收取,本文提出在基于一定的風(fēng)險(xiǎn)水平下,采用貝葉斯方法并利用Winbugs軟件估計(jì)極端事件發(fā)生的概率及其條件期望,不但可以得到極端損失的后驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)分布,同時(shí)還得到一個(gè)精確的區(qū)間估計(jì);據(jù)此和自身儲(chǔ)備資金的情況,保險(xiǎn)公司判斷是否可以承擔(dān)此風(fēng)險(xiǎn).在需要的情況下利用泊松分布擬合索賠計(jì)數(shù)過程,從而估計(jì)出自身不能夠承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)水平下的再保險(xiǎn)純保費(fèi). 根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)受時(shí)間空間影響的特點(diǎn)利用分層貝葉斯方法構(gòu)造一個(gè)空間時(shí)間動(dòng)態(tài)相依模型,能夠更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來單位面積的農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù),為更加精確估計(jì)個(gè)體農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公平保費(fèi)提供依據(jù).
【文章頁數(shù)】:47 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要工作及內(nèi)容安排
2 貝葉斯方法的基本原理步驟及發(fā)展
2.1 引言
2.2 貝葉斯思想
2.2.1 貝葉斯方法介紹
2.2.2 確定先驗(yàn)分布的方法
2.2.3 現(xiàn)代貝葉斯方法
2.2.4 貝葉斯方法的立場(chǎng)和觀點(diǎn)
2.3 馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法
2.4 小結(jié)
3 極值損失再保險(xiǎn)純保費(fèi)估計(jì)
3.1 引言
3.1.1 損失模型介紹
3.1.2 重尾分布診斷
3.2 損失估計(jì)
3.2.1 最大似然方法估計(jì)損失
3.2.2 貝葉斯方法估計(jì)損失
3.3 再保險(xiǎn)純保費(fèi)的估計(jì)
3.4 小結(jié)
4 個(gè)體農(nóng)業(yè)保費(fèi)估計(jì)
4.1 引言
4.2 補(bǔ)償金模型簡(jiǎn)介
4.3 空間時(shí)間模型構(gòu)造
4.4 應(yīng)用舉例
4.5 小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]貝葉斯方法估計(jì)極端損失再保險(xiǎn)純保費(fèi)[J]. 吳永,王曉園. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2011(04)
[2]重尾索賠下常利力更新風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率[J]. 吳永,邵明陽. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(10)
[3]索賠次數(shù)分布族(a,b,0)類的性質(zhì)及應(yīng)用[J]. 李晶. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2010(22)
[4]一種基于粗糙集的特征加權(quán)樸素貝葉斯分類器[J]. 王國(guó)才,張聰. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(07)
[5]基于樸素貝葉斯和支持向量機(jī)的短信智能分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張兢,候旭東,呂和勝. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(01)
[6]不同先驗(yàn)下Pareto分布參數(shù)的Bayes估計(jì)及其容許性[J]. 李凡群. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(19)
[7]ParetoⅡ型分布的尾部特征及其參數(shù)估計(jì)[J]. 蘇巖. 保定學(xué)院學(xué)報(bào). 2009(04)
[8]一元線性回歸模型的貝葉斯分析[J]. 許昌林,魏立力. 重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(03)
[9]基于貝葉斯決策的先驗(yàn)分布的選取方法[J]. 陳文強(qiáng),李小蕊,史朋飛. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2009(04)
[10]基于MCMC方法的帶AR(p)誤差項(xiàng)模型的貝葉斯估計(jì)[J]. 郭暢. 牡丹江大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(01)
本文編號(hào):3689316
【文章頁數(shù)】:47 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要工作及內(nèi)容安排
2 貝葉斯方法的基本原理步驟及發(fā)展
2.1 引言
2.2 貝葉斯思想
2.2.1 貝葉斯方法介紹
2.2.2 確定先驗(yàn)分布的方法
2.2.3 現(xiàn)代貝葉斯方法
2.2.4 貝葉斯方法的立場(chǎng)和觀點(diǎn)
2.3 馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法
2.4 小結(jié)
3 極值損失再保險(xiǎn)純保費(fèi)估計(jì)
3.1 引言
3.1.1 損失模型介紹
3.1.2 重尾分布診斷
3.2 損失估計(jì)
3.2.1 最大似然方法估計(jì)損失
3.2.2 貝葉斯方法估計(jì)損失
3.3 再保險(xiǎn)純保費(fèi)的估計(jì)
3.4 小結(jié)
4 個(gè)體農(nóng)業(yè)保費(fèi)估計(jì)
4.1 引言
4.2 補(bǔ)償金模型簡(jiǎn)介
4.3 空間時(shí)間模型構(gòu)造
4.4 應(yīng)用舉例
4.5 小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]貝葉斯方法估計(jì)極端損失再保險(xiǎn)純保費(fèi)[J]. 吳永,王曉園. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2011(04)
[2]重尾索賠下常利力更新風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率[J]. 吳永,邵明陽. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(10)
[3]索賠次數(shù)分布族(a,b,0)類的性質(zhì)及應(yīng)用[J]. 李晶. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2010(22)
[4]一種基于粗糙集的特征加權(quán)樸素貝葉斯分類器[J]. 王國(guó)才,張聰. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(07)
[5]基于樸素貝葉斯和支持向量機(jī)的短信智能分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張兢,候旭東,呂和勝. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(01)
[6]不同先驗(yàn)下Pareto分布參數(shù)的Bayes估計(jì)及其容許性[J]. 李凡群. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(19)
[7]ParetoⅡ型分布的尾部特征及其參數(shù)估計(jì)[J]. 蘇巖. 保定學(xué)院學(xué)報(bào). 2009(04)
[8]一元線性回歸模型的貝葉斯分析[J]. 許昌林,魏立力. 重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(03)
[9]基于貝葉斯決策的先驗(yàn)分布的選取方法[J]. 陳文強(qiáng),李小蕊,史朋飛. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2009(04)
[10]基于MCMC方法的帶AR(p)誤差項(xiàng)模型的貝葉斯估計(jì)[J]. 郭暢. 牡丹江大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(01)
本文編號(hào):3689316
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