非寿险精算中的贝叶斯信用模型分析  

Bayesian Analysis of Credibility Models in Non-life Insurance

作　　者：朱慧明[1] 郝立亚[1] 

机构地区：[1]湖南大学统计学院

出　　处：《数量经济技术经济研究》2007年第1期109-117,共9页Journal of Quantitative & Technological Economics

基　　金：教育部新世纪优秀人才支持计划项目基金(20050749);湖南大学985工程项目基金;湖南省自然科学基金(03JJ05130)的资助

摘　　要：针对传统B櫣hlmann-Straub信用模型不能有效地解决缺失数据信息处理问题,本文利用贝叶斯统计方法,构造了一类新的贝叶斯信用分析模型,引入基于吉布斯抽样的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行数值计算,建立了一个索赔后验分层正态模型进行实证分析,证明模型的有效性。研究结果表明,基于MCMC的贝叶斯信用模型能够动态模拟模型参数的后验分布,提高模型估计的精度,对保险公司经验费率厘定方法的改进具有重要的现实意义。In this paper, in terms of Bayesian statistical inference method, we first set up the full Bayesian credibility model and introduce the MCMC simulation method to deal with the high dimension numeration; furthermore, we establish a hierarchical normal emendation model for claim frequency to implement efficiently the revising of the average risk premium and get an illustration to the application of this model in experience rating making. Finally, we summarize the improvements of this mabel relative to the traditional model.

关 键 词：信用模型 贝叶斯分析 MCMC模拟 吉布斯抽样 

分 类 号：F840.69[经济管理—保险]