城鄉(xiāng)居民大病保險的實施減輕了參保居民由于患“大病”而產(chǎn)生的高額醫(yī)療負擔,是對我國基本醫(yī)療保險制度的延伸。自2012年大病保險開始在各地推廣試行以來,我國學者對大病保險的討論集中在制度層面,對定價方面的研究甚少。由于大病保險的經(jīng)營是政府采用公開招標的方式選定保險公司承辦,本文通過總結(jié)保險公司經(jīng)營大病保險的現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)在34家保險總公司有承辦資格的情況下只有少部分保險公司參與了大病保險的承辦;同時大病保險基金基本達到收支平衡,但是保險公司經(jīng)營大病保險的盈利空間非常小,部分公司出現(xiàn)虧損情況。導致虧損的原因包括定價問題、統(tǒng)籌層次過低、部分保險機構(gòu)對大病保險認識不足以及按照商業(yè)健康險提取準備金的核算方法四個方面。因此本文選擇從定價角度出發(fā)研究大病保險具備一定的實際意義。從我國各地實施的城鄉(xiāng)居民大病保險制度總結(jié)發(fā)現(xiàn)其補償模式具備兩個特點:一是多層次的支付水平,參保人發(fā)生的醫(yī)療支出越多,相應(yīng)的補償水平就越高;二是大病保險的保障對象為經(jīng)基本醫(yī)療保險補償后的合規(guī)醫(yī)療費用超過大病保險免賠額的部分,因此其保障范圍集中在醫(yī)療損失分布中后部。針對以上特點,本文選擇經(jīng)驗頻數(shù)法和基于損失分布模型的方法對城鄉(xiāng)居民大病保險進行定價。經(jīng)驗頻數(shù)法應(yīng)用的前提是樣本數(shù)量較大,是一種較粗糙的估計方法,適用于統(tǒng)籌水平較高的地區(qū)。基于損失分布模型對大病保險定價的前提是對醫(yī)療損失分布有較好的擬合。由于醫(yī)療損失分布呈現(xiàn)尖峰厚尾的特點,同時大病保險的保障范圍集中在損失分布中后部,本文選擇了對厚尾擬合較好的POT模型,對超過門限值的部分采用廣義帕累托分布進行擬合,并取得了較好的效果。對于門限值之前的部分,首先利用參數(shù)擬合法對六種經(jīng)常被用來擬合醫(yī)療損失的分布進行擬合,在其效果并不理想的情況下選擇了非參數(shù)擬合法的核密度估計法確定前半段醫(yī)療損失的概率密度函數(shù)。最后根據(jù)大病保險的補償制度和一定的附加費用得到大病保險的保費。
【學位單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：F842.684;R197.1
【部分圖文】：

Burr 分布等。它們的分布函數(shù)、概率密度函數(shù)見表 3-1，它們的密度函數(shù)的形狀圖見圖 3-1。表 3-1 常用的醫(yī)療損失分布模型損失分布模型 概率密度函數(shù) f(x) 分布函數(shù) F(x)Lognormal 分布 ( ) ( ⊥) ( )Weibull 分布 ( ) ( ) ⊥ ( ( ) )Pareto 分布 ( ) ( ) Gamma 分布 ( ) ( ) ( )對數(shù) gamma 分布(⊙ ( )) ( ( )( ) ) ( ) ( ) ( )Burr 分布 ( ( ) ) ( ( ) )

第 3 章 大病保險定價的理論基礎(chǔ)于隨機變量 X，剩余期望函數(shù) e [X;d]是 d 的函數(shù)，其中 d 為免賠額。對于非量 X 和任意 d>0，則有： X ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (余期望函數(shù)表示隨機變量超過 d 的平均值，反應(yīng)了隨機變量的尾部情況。不其剩余期望函數(shù)的形狀不同。指數(shù)分布的剩余期望函數(shù)是一條高度為 的，對數(shù)正態(tài) e [X;d]=Cd/Ind，威爾布 e [X;d]=C ，伽瑪分布的 e [X;d]趨線 y=1/ ，對數(shù)伽馬的 e [X;d]= ，具體形狀見圖 3-2 剩余期望函數(shù)圖。

圖 3-3 常見的核函數(shù)的形狀我們確定好核函數(shù)時，窗寬的選擇決定了損失分布的邊緣密度函數(shù)擬合取的寬窗較小，整體的估計特別是尾部會出現(xiàn)較大的偏差；相反，則會峰性等特征[41]。選擇合適的寬窗非常關(guān)鍵，我們可以通過平均積分平mean intergrated squared error)的大小來衡量 h 的好壞。S ("

本文編號：2824501