Вернуться в Библиотеку | Содержание | << 1 >> |
Библиотека
|
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:
1.1. 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. |