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保險賠付時間分布函數及實踐探究

2017-04-30 22:49:02嚴川東
商情 2017年10期
關鍵詞:實踐

嚴川東

【摘要】保險屬于一種風險管理手段,是金融體系和社會保障體系的一個重要支柱,在越來越多的領域發揮著重要作用。本文以財產險中的機動車險為例,對保險賠付時間分布函數進行了分析和討論,并就其實踐應用進行了研究。

【關鍵詞】保險 賠付時間 分布函數 實踐

一、保險賠付時間分布函數

賠付時間,或者說理賠服務時間,是保險理賠中一個非常重要的內容,這里以財產險中的車險為例,結合相應的數據收集和分析工作,分析保險理賠服務時間的分布函數特征。數據從保監局獲取,經計算,在不同的保險公司中,車險理賠服務的平均時間為24.12天,其中最快時間為8.34天,最慢時間為55.67天,方差85.65。

利用MATLAB仿真軟件,對理賠服務時間的分布函數進行擬合,得到如圖1結果。

結合上圖分析,使用以下四種分布擬合時,可以獲得較好的擬合效果:對數正態(Lognomal)分布,μ=3.10495,σ=0.40921;Lognomal分布,μ=23.8672,σ=5.3784;韋伯(Weibull)分布,a=27.1106,b=2.8281;伽瑪(Gamma)分布,a=6.5737,b=3.6688。以同樣方法對其他地區的理賠服務時間分布函數進行擬合分析,發現情況基本類似,表明上述四種分布擬合較好。保險理賠服務時間分布函數擬合效果相對較好時均為IFR分布類,因此保險理賠服務時間分布函數同樣具有IFR分布類的特征,由此可以對保險理賠服務時間分布函數的界值和應用進行分析。

定理1:若保險理賠服務時間分布函數G(t)∈IFR,均值為α,則對于所有的t≥0而言,有e■I[0,α]≤1-G(t)≤e■,在公式中,I[0,α](t)為示性函數,當t的取值在[0,α]之間時,有I[0,α](t)=1,其他情況下I[0,α](t)的取值為0;當t>α時,ω是方程1-ω=e■的最大跟,同時滿足0<ω<1。

二、保險賠付時間分布函數的實踐應用

理賠服務時間對保險業務中的許多指標都有著不容忽視的影響,尤其是對于財產保險而言,理賠存在較強的不確定性,保險理賠服務時間對于準備金、償付能力等有著非常直觀的影響。例如,在進行準備金計提時,需要將理賠服務時間作為計算和評估未決賠償準備金的重要指標。

如果保單組合的損失個數是參數為λ的Poisson流,且有λ>0,則X服從負指數分布函數H(t),同時當理賠服務時間的分布函數為G(t)時,可以構建相應的排隊數學模型:參數為λ(λ>0)的Poisson流為排隊系統的到達過程,理賠人員足夠多且理賠服務時間具備一般分布G(t)。該排隊數學模型與M/G/∞排隊系統相互對應。在有關研究中,結合排隊理論,針對未決賠償準備金進行了研究,將保險理賠服務時間假設為負指數分布,并以此為背景對未決賠償準備金的分布和界值進行了研究和討論。不過通過分析可知,負指數分布情況下,并不能獲得理想的理賠服務時間實際數據擬合效果,換言之,會在一定程度上影響研究結果的有效性。對此,本文基于擬合效果更好的理賠服務時間分布函數,針對未決賠款準備金的分布和界值進行重新研究,以保證預估值的準確性和有效性。

從相關研究結論中提取有用信息,可以得到相應的引理:如果保單組合的損失發生個數是參數為λ(λ>0)的Poisson流,對于任意t1≥0,該時刻所需要計提的未決賠款準備金分布函數為:I(x,t1)=■■e-λt1pF(i)(x)在公式中,有p=■[1-G(t1-t)]dH(t),F(i)表示一次損失賠付額分布函數F(x)的i重卷積。有相應的分析和研究結果,提出幾個基本定理,并對其進行證明。

定理2:如果保單組合的損失發生個數是參數為λ(λ>0)的Poisson流,理賠服務時間的分布函數為G(t)∈IFR,同時均值為α時,使得p=■[1-G(t1-t)]dH(t),則有①如果t1≥α,p≤■(e-λt-e■),在公式中,ω是方程1-ω=e■的最大跟,同時滿足0<ω<1;②如果t1≤α,p≥■(e-λt-e■)。證明:由p=■[1-G(t1-t)]dH(t),結合定理1的相關內容,可以對定理2進行證明。

定理3:如果保單組合的損失發生個數是參數為λ(λ>0)的Poisson流,理賠服務時間的分布函數為G(t)∈IFR,同時均值為α時,對任意0≤t1≤α,在t1時刻需要計提的未決賠款準備金分布函數為:I(x,t1)≤e■。證明:由F(i)(x)≤[F(x)]i,結合引理以及定理2中的性質,可以求得當0≤t1≤α時:I(x,t1)≤e-λt1p(1-F(x))≤e■。

結合上述定理,對相關案例進分析,可以比較簡單的求得未決賠款準備金的分布函數,從而為準備金的合理計提以及保險工作的順利開展提供參考依據。在保險實務中,即使無法準確獲得保險理賠服務時間的分布函數,只需要結合相應的數據,得到保險理賠服務的平均時間,利用上述定理,同樣能夠得到未決賠款準備金分布函數的有效界值,為保險實務以及保險監管工作提供必要的參考。

三、結語

總而言之,保險在我國社會發展中發揮著風險管控的作用,其影響深入到了人們生活的方方面面,而在保險業務中,賠付時間是一個非常重要的參數指標,直接影響著保險服務的質量和保險公司的信譽。本文以財產保險中的車險為例,對理賠服務時間的分布函數以及分布類性質進行了分析和研究,從其所屬分布類的性質出發,對相應的界值進行了分析,并且以此為依據,得出了未決賠款準備金分布函數和界值的計算方法,并結合實例,對結論的準確性進行了驗證。不過,該結論僅局限于車險,是否適用于所有險種,尚需進一步的驗證分析。

參考文獻:

[1]董文,彭錦.不確定環境下的幾類保險理賠分布[J].黃岡師范學院學報,2010,(3).

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