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    基于B-F方法的未決賠款準備金隨機性評估

    2015-12-07 05:44:28周靜靜吳黎軍
    關(guān)鍵詞:準備金方差進展

    周靜靜,吳黎軍

    (新疆大學(xué)數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,烏魯木齊 830046)

    非壽險準備金是指經(jīng)營非壽險業(yè)務(wù)的保險公司根據(jù)保險合同用于支付未來賠付所應(yīng)預(yù)留或準備的資金,主要包括未到期責(zé)任準備金、未決賠款準備金和理賠費用準備金。準備金評估的準確性可以真實反映保險公司的經(jīng)營成果,是公司經(jīng)營管理中進行科學(xué)決策的基礎(chǔ),而且準備金提取的充分性影響著公司的償付能力和風(fēng)險情況。評估未決賠款準備金的模型有兩大類:確定性和隨機性模型。在保險公司中常用的確定性模型有鏈梯法、B-F法等,這些模型原理簡單,只給出一個點估計,且假設(shè)不明確,很難對準備金的結(jié)果進行統(tǒng)計檢驗。而隨機性模型則沒有這些問題,在最近的20多年中,準備金評估的隨機性模型成為精算學(xué)研究的熱點問題。國內(nèi)外財險公司也越來越關(guān)注準備金評估的隨機性模型的應(yīng)用[1-7]。

    本文借鑒B-F法的思想,將鏈梯法和Cape Cod方法[8-9]進行結(jié)合,對最終損失的估計用加權(quán)平均,既考慮鏈梯法對最終損失的估計值,又考慮了基于均衡保費的期望最終損失的估計值。將鏈梯法中的傳統(tǒng)進展因子看作一個隨機變量研究,即假設(shè)進展因子服從對數(shù)正態(tài)分布[10],再與Cape Cod方法結(jié)合進行估計準備金,最后將幾種方法進行實證分析比較。

    1 鏈梯法

    鏈梯法的重要假設(shè)是保險公司的賠付支出具有穩(wěn)定的延遲(進展)模式,通常采用的數(shù)據(jù)是累積數(shù)據(jù)。它基于“鏈梯”原理在已知損失的基礎(chǔ)上對未來損失進行預(yù)測。

    表1 累計損失流量三角形

    Cij表示事故年i進展年j的累積損失,i,j=1,2,…,n,Pi表示事故年i的保費。在已知上三角形數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,估計下三角形中的數(shù)值,即每個事故年的最終損失:{Ci,n:i=2,3,…,n}。首先,計算相鄰2個進展年的進展因子,…,n;其次,確定各列逐年進展因子的選定值。通常的方法有簡單平均法、幾何平均法、加權(quán)平均法、中位數(shù)法,具體根據(jù)保險業(yè)務(wù)的特征來定。mj(j=1,2,…,n-1)表示從第j進展年到第j+1進展年的逐年進展因子的選定值;再次,估計每個事故年的最終損失:?i,n=,上式中的進展因子mj的連乘因子稱為累計進展因子3,…,n;最后,估計每個事故年的未決賠款準備金:

    2 損失進展模式Cape Cop方法

    2.1 期望損失進展模式

    需要一個可以隨時間推移從0%進展到100%的進展模式,在本文模型中,假設(shè)這種進展模式用累積分布函數(shù)(CDF)的形式描述,常見的2類CDF形式是Loglogistic增長曲線和Weibull增長曲線。其表達式分別為:Loglogistic增長曲線Weibull增長曲線其中,每個曲線都包含形狀參數(shù)ω和規(guī)模參數(shù)θ,x表示損失進展時間。在用這些曲線形式時,假設(shè)期望損失進展比例為從0%~100%的一個嚴格遞增模式。

    基于這2類增長曲線,結(jié)合Cape Cod方法,先估計各事故年的期望損失進展模式,再估計各事故年的最終損失和索賠準備金。Cape Cod方法假設(shè)各事故年期望最終損失之間有一個已知關(guān)系。這個關(guān)系是通過暴露基礎(chǔ)確定的。暴露基礎(chǔ)通常是指均衡保費。

    考慮事故年i進展年j的損失流量三角形數(shù)據(jù)。令Yi,j表示事故年i進展年j的增量損失進展變量Yi,j=Ci,j+1- Ci,j(1≤i,j≤n),期望值為 μi,j,則有:

    Pi表示事故年i的均衡保費,ELR表示各事故年的損失率。該模型有3個未知參數(shù)要估計:{ELR,ω,θ}

    2.2 增量損失分布假設(shè)與模型參數(shù)的極大似然估計

    設(shè)增量損失Yi,j(i,j≥1,i+j≤n+1)相互獨立,且都服從過度分散的泊松分布,則Yi,j的概率函數(shù)為,均值和方差分別為:

    其似然函數(shù)可表示為

    對數(shù)似然函數(shù)為

    假設(shè)分散參數(shù)φ已知,可將l的最大化等價于l*的最大化:

    則有

    l*ELR(G(j-0.5)-G(j-1.5)))-Pi·ELR(G(j-0.5)-G(j-1.5))]令上式關(guān)于參數(shù)ELR,ω,θ的一階偏導(dǎo)數(shù)均為0,得,則有

    2.3 過程方差與參數(shù)方差

    2.3.1 過程方差

    用曲線G(x;ω,θ)表示期望損失進展模式,在上三角形增量損失都服從過度分散泊松分布的假設(shè)下,方差與均值的比是一個常量φ,它是分散參數(shù),即有其中,N表示上三角形增量數(shù)據(jù)個數(shù),即;p 為參數(shù)個數(shù);y是上三角增量損失;μ是增量損失的期望值。i,ji,j這里將φ視為常數(shù),是一種近似估計,有時稱為擬似然估計。

    2.3.2 參數(shù)方差

    計算參數(shù)估計的方差是根據(jù)Rao-Cramer下界近似得到的,需要用到二階偏微信息矩陣I,通常稱為“Delta方法”。在該模型中信息陣I是3×3矩陣,各事故年的ELR相同,信息陣表示為

    通過信息陣的逆矩陣得到協(xié)方差矩陣

    2.4 索賠準備金評估

    各事故年i的期望最終損失為LRi=Pi·EˉLR。準備金Ri和最終損失的估計值ULRi為

    準備金的方差分成2部分:過程方差和參數(shù)方差。事故年i的索賠準備金和所有事故年索賠準備金總額的過程方差分別為:Var(Ri)=φ·Ri,Var(R)=φ·R;參數(shù)方差可表示為

    3 鏈梯法與損失進展模式Cape Cod方法相結(jié)合及比較

    類似于B-F方法,本文將鏈梯法與損失進展模式Cape Cod方法相結(jié)合。

    1)計算期望最終損失。基于增量損失上三角形的數(shù)據(jù),沿用Clark和Guszcza的假設(shè)得到的保費用損失進展模式Cape Cod方法來估計各事故年的期望最終損失為:各事故年的均衡保費乘以期望損失率,即Pi·ELR。其中,期望損失率是由損失進展模式Cape Cod方法用極大似然估算而來。

    2)對上述期望最終損失進行修正。根據(jù)累計損失流量三角形進行,對上述期望最終損失的估計值進行修正,方法如下:

    其中,f為累積進展因子,累計損失×f=最終損失,對上式變形得

    即修正后的最終損失為鏈梯法估計的最終損失與損失進展模式Cape Cod方法期望最終損失估計值的加權(quán)平均。令ULXi表示各事故年修正后的最終損失,LR1i表示各事故年鏈梯法的最終損失,LR2i表示損失進展模式Cape Cod方法各事故年期望最終損失,則

    3)未決賠款準備金。從修正后的最終損失中減去累計損失,得到各事故年的準備金為

    4)與損失進展模式Cape Cod方法進行比較。令R2i表示損失進展模式Cape Cod方法得到的各事故年的準備金,有

    4 基于對數(shù)進展因子建模的隨機性準備金評估

    在第4部分中的累計進展因子用的是一般傳統(tǒng)方法,本節(jié)中考慮進展因子是一個隨機變量的情況。

    4.1 模型假設(shè)

    記Lij是事故年i的進展年j到進展年j+1的隨機進展因子,即

    其中,Cij表示事故年i進展年j的累計損失。作如下假設(shè):

    1)對每個 j有 L1j,L2j,…,Ln-1,j同分布于 Lj;

    2)L1,L2,…,Ln-1是獨立的;

    3)Lj服從參數(shù)為μj的對數(shù)正態(tài)分布。

    4.2 參數(shù)估計

    因為Lj是服從參數(shù)為μj和的對數(shù)正態(tài)分布,則有,記lij=log(Lij),則其極大似然估計為和

    得到θj的極大似然估計為,但證得是θj的漸進無偏估計。為了得到θj的無偏估計,F(xiàn)inney(1941)構(gòu)造了函數(shù)其中,該函數(shù)具有以下性質(zhì):1)對于k≥1,有fk(0)=1;2)對于所有的t>0,fk(t)是關(guān)于k的增函數(shù),且=et;3)若k的取值較小,則有fk(t)<et。在本節(jié)中,下標k是與有關(guān)的自由度的個數(shù),即k=n-j-1,所以θj的無偏估計為

    4.3 準備金的無偏估計

    則總準備金的方差的無偏估計為(Tn)2-。

    4.4 基于對數(shù)進展因子與損失進展模式Cape Cod方法的準備金評估

    將用本節(jié)方法計算的累計進展因子代替第4部分中的累計進展因子。期望最終損失由本文第3部分損失進展模式Cape Cod方法得到,即各事故年的期望最終損失為LRi,則各事故年的準備金為Ri=LRi×(1-1/),i=2,…,n。因為 Lj服從參數(shù)為 μj和的對數(shù)正態(tài)分布,則1/Lj服從參數(shù)為 -μj和的對數(shù)正態(tài)分布,E(1/L)的無偏估計為j

    其方差的無偏估計為

    5 實證分析

    本文實證分析的數(shù)據(jù)如表2所示,這些數(shù)據(jù)已在文獻中被多次引用,如Clark[8]、Guszcza[10]、張連增和段白鴿[9,11]等。

    表2 累計損失數(shù)據(jù)元

    沿用Clark和Guszcza的假設(shè),即事故年1的均衡保費是1000萬元,其后每年增加40萬元。在Capecod方法中,基于Loglogistic曲線時用極大似然估計的參數(shù)估計值=1.447 6=4.001 8,=0.597 8,=61 574.54;基于Weibull增長曲線時用極大似然估計的參數(shù)估計值=1.305 5=4.057 2=0.479 5=60 881.99,進而得到各事故年期望最終損失的估計值,見表3。

    表3 Cape Cod方法的最終損失與方法3得到的修正最終損失 元

    記本文中第2部分的方法為Cape Cod方法;第3部分的方法為模型1;第4部分的方法為模型2;則用這3種方法估計的準備金結(jié)果見表4。

    表4 Cape cod方法與模型1,模型2的估計結(jié)果

    從表4與圖1、2中可以看出:在Weibull曲線下,3種方法得到的準備金非常近似;而在Loglogistic曲線下,3種方法得到的準備金有些差別,但模型1和模型2的波動性顯然比Cape Cod方法小。模型1與模型2之間由較早事故年的接近到最近事故年的差距是越來越大。用模型2算出的準備金的方差是最小的,說明模型2相對好一些。因此,是否可以通過找出已知的幾種隨機性模型之間存在的潛在聯(lián)系,然后將它們結(jié)合到一起構(gòu)成新的模型使其估計的效果更好,還需要更多的研究和驗證。

    雖然從理論上可以構(gòu)建無窮多個準備金評估模型,但事實上對準備金的評估過程就是針對具體數(shù)據(jù)的分析過程。對同一組數(shù)據(jù),可能使用多種不同方法估計的結(jié)果并沒有實質(zhì)性差異,如在圖2顯示的Weibull曲線上,3種方法的結(jié)果差別不大,也從來沒有哪一種準備金評估方法可以適用所有數(shù)據(jù)。所以,在準備金評估過程中,需要選擇恰當?shù)姆椒ǎ谶x擇過程中,要先考慮損失數(shù)據(jù)的特點。在當前國際精算實務(wù)中,人們對準備金的不充足性風(fēng)險越來越重視,且準備金的評估需要滿足動態(tài)財務(wù)分析等更加復(fù)雜的需求,隨機性模型則成為最佳選擇。

    [1]段白鴿,張連增.分層模型在非壽險精算學(xué)中的應(yīng)用研究評述[J].統(tǒng)計研究,2013,30(5):98-104.

    [2]劉哲,張為群,肖魏娜.一種基于模糊評估分層模型的構(gòu)件可測試性評價方法[J].計算機科學(xué),2011,38(5):113-115.

    [3]孟生旺,劉樂平.非壽險精算數(shù)學(xué)[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2007.

    [4]張連增.未決賠款準備金評估的隨機性模型與方法[M].北京:中國金融出版社,2008.

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    [7]Zhongxian Han,Wu-Chyuan Gau.Estimation of loss reserves with lognormal development factors[J].Insurance:Mathematics and Economics,2008,42(1):389-395.

    [8]Clark D R.LDF Curve Fitting and Stochastic Loss Reserving:A Maximum Likelihood Approach[J].Casualty Actuarial Society Forum,2003,(3):41- 91.

    [9]張連增,段白鴿.損失進展過程建模與隨機性索賠準備金評估[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2012,16(11):21-32.

    [10]Guszcza J C.Hierarchical growth curve models for loss reserving[J].Casualty Actuarial Society E- Forum,2008,(3):146-172.

    [11]段白鴿,張連增.索賠準備金評估的貝葉斯非線性分層模型[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2013,35(10):20-31.

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