На главную страницу
Вернуться в
Библиотеку
Содержание<< 1 >>
Библиотека

Инструменты

Все Страховщики

Рейтинги

Доп.Инфо

Законодательство

Ссылки.

Советы

Магазин

Написать
 

 

Вкратце.

Большинство оптимальных систем бонусов и штрафов ( так называемые Bonus-Malus Systems, BMS ), представленных в актуарной литературе до настоящего времени, определяли величину страховой премии для каждого страхователя ( застрахованного ), опираясь на число спровоцированных им ДТП. При таком подходе страхователь, причинивший малые убытки, наказывается так же, как и тот, кто нанес большой ущерб, а это выгладит несправедливо. Этот факт побудил нас разработать оптимальную BMS, учитывающую и частоту и величину убытков, и представить ее в этой работе. Разработанная нами BMS учитывает как число ДТП, спровоцированных каждым ее участником, и размер убытков при каждом инциденте. Критерием оптимальности была минимизация риска страховщика. В нашей BMS мы также учли наиболее важную априорную информацию, имеющуюся у нас о каждом страхователе. Таким образом мы предложили обобщенную BMS, которая одновременно учитывает индивидуальные характеристики, число страховых случаев и величину ущерба при каждом из них.

Ключевые слова.

Оптимальная BMS. Частота страховых случаев. Величина убытка. Квадратичная функция потерь. Априорный критерий классификации. Апостериорный критерий классификации.

1. Введение.

BMS наказывает застрахованных, спровоцировавших одно и более ДТП, повышая для них страховую премию (т.е. наклажывая штраф), и вознаграждает застрахованных, которые не принесли компании убытков в течение года, предоставляя им скидки при продлении полисов (бонус). Таким образом BMS стимулирует водителей ездить аккуратнее, а также уточняет оценку риска попадания в ДТП для каждого из застрахованных ( точная величина этого риска страховщику не известна ).

Система бонусов и штрафов называется оптимальной если она:

  1. Является финансово сбалансированной для страховщика, т.е. сумма всех предоставленных бонусов равна сумме всех штрафов
  2. Является честной для страхователя, т.е. каждый страхователь платит такую премию, которая соответствует риску, который он приносит в страховой портфель.
Все оптимальные BMS можно разделить на две категории:
  • BMS, базирующиеся только на апостериорном критерии классификации.
  • BMS, использующие и априорный классификационный критерий, и апостериорный.
В качестве апостериорного используется число и размер убытков. А для построения априорного критерия используются переменные, чьи значения известны заранее, например характеристики водителя и автомобиля. Большинство используемых BMS учитывает только число ДТП, не обращая внимания на их последствия. Поэтому давайте для начала рассмотрим оптимальную систему бонусов и штрафов, учитывающую только частоту убытков.

1.1. BMS, базирующиеся на апостериорной частоте убытков.

В Lemaire (1995) была разработана методика создания BMS, учитывающей число убытков для каждого застрахованного; данная методика опиралась на методики из теории игр, предложенные в Bichsel (1964) и Bühlmann (1964). Каждый страхователь должен платить премию, пропорциональную неизвестной для страховщика частоте убытков, порождаемых договором. Использование оценки частоты убытков вместо точного, но неизвестного, ее значения приведет к потерям для страховщика. Оптимальной оценкой частоты убытков будет та, которая минимизирует эти потери. В Lemaire (1995) рассматривалась, среди других BMS, оптимальная BMS, полученная при использовании квадратичной функции потерь от ошибок, расчете премий на основе математического ожидания, Пуассон – инвертированного Гауссова распределения частоты убытков. В Coene, Doray (1996) был разработан метод построения финансово сбалансированной BMS путем минимизации квадратичной функции разниц между премиями в оптимальной BMS с бесконечным числом классов, взвешенной стационарной вероятностью нахождения в определенном классе; а также при наложении на систему различных ограничений. В Walhin, Paris (1997) была построена оптимальная BMS в случаях, когда распределение числа убытков есть распределение Гофмана или конечная смесь Пуассоновских распределений. Как мы знаем, все отмеченные здесь BMS принимают во внимание только частоту убытков, безотносительно их величины.

ВвБ | Ind << 1 >>
Hosted by uCoz