复杂数据结构下的巨灾保险定价模型及其应用研究

This project mainly explores the catastrophic insurance pricing and evaluating model based on the complex data structure. We aim to take the catastrophic risk as the main line of this research, starting from three perspectives. First, we establish a new framework of catastrophic risk measurement, applying non-parametric Bayesian methods to solve modeling problems under complex data structures, thus reducing the model risk. Second, we further employ a reasonable pricing mechanism between catastrophic loss and catastrophic insurance price. The predictive risk premium of individual policy is obtained and the insurance coverage is improved in terms of controlling the operational risk of the insurance company. Finally, we consider extending the catastrophic insurance pricing model to calculating the total amount of the catastrophic insurance fund. Moreover, we put this research under the backdrop of three types of structures of dependent risks: “Type”, “Time” and “Space”. Specifically, we examine the risk dispersion effect of catastrophic insurance fund through insurance market based on these dependent risks, which provides policy-making suggestion for the government to establish a budgeting mechanism for disaster prevention. This project aims to solve the problem of catastrophic risk measurement, high government financial burden, and insufficient risk dispersion in the insurance market. It also provides key actuarial technical support for the construction of catastrophic insurance system in China, and further promotes the construction process of the catastrophic insurance pilot.

本课题在复杂数据结构下探讨巨灾保险的定价和评估模型，以巨灾风险为主线，从三个视角展开研究。首先，构建巨灾风险度量模型，运用非参数贝叶斯方法解决复杂数据结构下的建模问题，减少模型风险；其次，建立巨灾损失和巨灾保险价格之间合理的定价机制，在控制保险公司经营风险的情况下预测保单的风险保费，提高保险保障水平；最后，将巨灾保险定价结果转化为巨灾保险保障基金规模的测算问题，将巨灾风险置于“类型”、“时间”和“空间”三类风险相依结构下探讨风险分散作用，为政府建立救灾资金预算化机制提供理论参考。本课题最终旨在解决巨灾风险评估难度大、政府财务负担高、保险市场风险分散能力不足的问题，为我国巨灾保险制度建设提供关键精算技术支撑，进一步推动我国巨灾保险制度的建设进程。

本课题在全球自然灾害日渐严重的背景下对巨灾保险的精算方法与风险管理理论体系进行研究，以地震灾害为研究对象，从理论上改进巨灾保险定价模型，充分挖掘和利用巨灾风险信息，将多重风险相依关系嵌套入巨灾风险模型，为我国巨灾保险精算方法提供理论和应用参考。具体而言，本课题完成了以下6个主要研究内容：（1）厚尾统计分布的构建与统计推断研究；（2）高维相依风险的建模与动态参数估计问题；（3）保险精算的风险附加厘定方法扩展研究；（4）多元风险下的地震保险保障基金测算问题；（6）资源匮乏下的环境整治与风险管理研究。.课题以我国地震灾害数据为研究样本，构建了中国地震保险精算研究的数据库。数据库主要包括：我国巨灾个体保单损失数据（经济损失、人员死亡、人员伤残）、影响地震的风险因素数据（气象数据、环境数据和空间数据），以及保险公司的保单个体数据，构建了中国地震保险精算研究的数据库。另外，本课题还运用了国外很多公开巨灾损失数据为本课题的理论模型提供验证和修正的样本，其中包括丹麦火灾数据、罗威火灾数据、美国车险和责任险数据。除此之外，课题的关键数据库包括中国西部地区6个省份（自治区）的问卷调查的一手数据。.本课题的科学意义和应用前景在于：（1）本课题的统计模型的理论创新能够丰富现有的巨灾保险精算理论和定价原理，从根本上解决巨灾保险风险评估难度大的技术问题；（2）构建的地震巨灾保险数据库可以为了对接国家战略，服务政府需求，需要整合了自然灾害数据、环境数据、基础设施建筑数据、标的数据和保险业务数据等，可以为直保公司承保理赔、企业风险管理和政府可视化决策分析提供强有力的支撑同时为巨灾模型开发与风险解决方案提供基础；（3）本课题能够促进监管机构加强对巨灾保险市场的风险识别和风险管控，还可以协助政府部门建立平滑救灾资金预算机制，进而将协助政府部门完成巨灾保险保障基金的测算，进一步推进全国各地巨灾保险试点的进程。

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