基本信息

• 作者:孟生旺
• 出版社:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社
• ISBN:978-7-5037-7172-9
• 出版時(shí)間:2014-08-19

內(nèi)容介紹

該書(shū)首先對(duì)汽車(chē)保險(xiǎn)中常用的精算統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行了全面系統(tǒng)的評(píng)述，通過(guò)模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際案例討論了它們?cè)趹?yīng)用中可能存在的問(wèn)題和特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了汽車(chē)保險(xiǎn)精算中的一些前沿問(wèn)題，如廣義線性模型的擴(kuò)展、車(chē)系和車(chē)型等多水平因子的定價(jià)、信度模型和線性混合模型的關(guān)系、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的比較和應(yīng)用、交強(qiáng)險(xiǎn)費(fèi)率結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)等。

精算統(tǒng)計(jì)模型的理論性強(qiáng)，應(yīng)用特色明顯，該書(shū)在寫(xiě)作風(fēng)格上力求邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、敘述準(zhǔn)確，結(jié)合模擬數(shù)據(jù)和實(shí)際案例展示模型的性質(zhì)和特點(diǎn)，通過(guò)大量圖表直觀地呈現(xiàn)研究結(jié)論。書(shū)中給出了大多數(shù)案例分析的R或SAS程序代碼，方便讀者再現(xiàn)研究過(guò)程或進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。

該書(shū)適合從事保險(xiǎn)精算、統(tǒng)計(jì)建模、風(fēng)險(xiǎn)管理和數(shù)據(jù)分析等工作的專(zhuān)業(yè)人士閱讀，也可以作為精算學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)管理和保險(xiǎn)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的教學(xué)參考書(shū)。

目錄

第1章汽車(chē)保險(xiǎn)的定價(jià)模型綜述1

1.1單變量分析法2

1.2邊際總和法4

1.3廣義線性模型6

1.4廣義線性模型的推廣7

1.5信度模型8

1.6多水平因子的定價(jià)模型10

1.7相依風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)模型11

第2章普通因子的定價(jià)12

2.1邊際總和法12

2.2廣義線性模型15

2.2.1指數(shù)分布族15

2.2.2廣義線性模型的參數(shù)估計(jì)17

2.2.3廣義線性模型的評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)20

2.2.4預(yù)測(cè)結(jié)果的平衡性22

2.2.5等價(jià)的廣義線性模型24

2.2.6數(shù)據(jù)壓縮25

2.2.7泊松回歸與索賠頻率預(yù)測(cè)26

2.2.8伽馬回歸與索賠強(qiáng)度預(yù)測(cè)33

2.2.9Tweedie回歸與純保費(fèi)預(yù)測(cè)39

2.2.10Logistic回歸與出險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)44

2.3過(guò)離散索賠次數(shù)模型46

2.3.1負(fù)二項(xiàng)回歸47

2.3.2泊松-逆高斯回歸48

2.3.3泊松-對(duì)數(shù)正態(tài)回歸48

2.3.4廣義泊松回歸48

2.3.5混合負(fù)二項(xiàng)回歸49

2.3.6應(yīng)用案例49

2.4零膨脹和零調(diào)整索賠次數(shù)模型52

2.4.1零膨脹索賠次數(shù)模型52

2.4.2零調(diào)整索賠次數(shù)模型56

2.5市場(chǎng)約束條件下的車(chē)險(xiǎn)定價(jià)模型58

2.5.1等式約束59

2.5.2一般線性約束62

2.5.3應(yīng)用案例64

2.6考慮先驗(yàn)信息的車(chē)險(xiǎn)定價(jià)模型68

第3章多水平因子的定價(jià)74

3.1信度模型74

3.1.1有限波動(dòng)信度模型75

3.1.2Bühlmann信度模型79

3.1.3BühlmannStraub信度模型81

3.1.4信度模型的另一種解釋83

3.1.5信度模型的特例:獎(jiǎng)懲系統(tǒng)84

3.2信度保費(fèi)的計(jì)算87

3.3線性混合模型91

3.3.1線性混合模型的一般形式91

3.3.2線性混合模型與信度模型的關(guān)系94

3.4基于線性混合模型的信度保費(fèi)96

3.5多層信度模型100

3.6多層信度模型的分步計(jì)算107

3.7GLM與信度模型的迭代算法113

3.7.1只有一個(gè)多水平因子113

3.7.2嵌套的多水平因子(方法I)114

3.7.3嵌套的多水平因子(方法II)114

3.8廣義線性混合模型115

3.9隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的比較118

第4章普通因子與多水平因子的關(guān)系122

4.1索賠強(qiáng)度的車(chē)系因子123

4.2索賠頻率的車(chē)系因子137

4.3索賠強(qiáng)度的車(chē)型因子141

4.4索賠頻率的車(chē)型因子143

4.5普通因子對(duì)多水平因子的影響145

4.5.1索賠強(qiáng)度模型145

4.5.2索賠頻率模型149

第5章索賠強(qiáng)度的多水平因子152

5.1索賠強(qiáng)度的線性混合模型152

5.2伽馬回歸與LMM的迭代算法155

5.3伽馬廣義線性混合模型159

5.4索賠強(qiáng)度對(duì)數(shù)的線性混合模型163

5.5模型比較166

第6章索賠頻率的多水平因子170

6.1索賠頻率GLM與LMM的迭代算法170

6.1.1泊松回歸與LMM的迭代算法170

6.1.2負(fù)二項(xiàng)回歸與LMM的迭代算法174

6.1.3零膨脹泊松回歸與LMM的迭代算法175

6.1.4零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸與LMM的迭代算法177

6.2索賠頻率的廣義線性混合模型178

6.2.1泊松GLMM178

6.2.2負(fù)二項(xiàng)GLMM183

6.3隨機(jī)效應(yīng)零膨脹索賠次數(shù)模型184

第7章純保費(fèi)的多水平因子187

7.1獨(dú)立假設(shè)下純保費(fèi)的多水平因子187

7.2Tweedie回歸與LMM的迭代算法190

7.2.1Tweedie回歸190

7.2.2Tweedie回歸與LMM的迭代算法193

7.3隨機(jī)效應(yīng)Tweedie回歸模型195

7.4隨機(jī)效應(yīng)零調(diào)整逆高斯回歸模型197

第8章交強(qiáng)險(xiǎn)的費(fèi)率結(jié)構(gòu)分析204

8.1保費(fèi)的公平性分析205

8.2費(fèi)用率的合理性分析206

8.3交強(qiáng)險(xiǎn)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)208

8.3.1基于業(yè)務(wù)類(lèi)型的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)208

8.3.2基于地區(qū)分布的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)210

8.3.3保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)選擇能力指數(shù)212

8.4賠付率和費(fèi)用率的影響因素213

8.4.1公司賠付率的影響因素214

8.4.2公司費(fèi)用率的影響因素215

8.4.3地區(qū)賠付率的影響因素216

總結(jié)與展望220

索引223

參考文獻(xiàn)227