风险保费的信度估计及其统计推断研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71001046
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.7万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0113.风险管理
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

本课题研究风险保费的信度估计及其统计推断。首先,研究一些经典保费原理下风险保费的信度估计,并研究该信度估计的大样本性质及统计推断,包括估计量的相合性、稳健性以及经验Bayes渐进最优性;其次,研究风险相依情况下的风险保费估计:经典的信度理论假设风险组合之间相互独立,我们将假定风险之间存在某种相依性,在该结构下研究风险保费的信度估计及其统计性质,同时,将考虑引进金融数学中度量相依性的copula函数,研究在不同copula函数下的信度模型;第三,研究精确Bayes信度的条件:信度理论是在Bayes框架下建立的模型,信度保费与Bayes保费相等时称为满足精确信度条件,我们研究各种保费原理下的信度模型的精确信度条件以及风险相依情况下的精确信度条件;第四,研究半参数与非参数Bayes模型下的信度估计;第五,研究信度理论定价方法在精算学其他领域的应用。

结项摘要

本课题研究期间为2011年1月至2013年12月,期间主要研究了以下几个问题,获得了一定的研究成果,具体如下:.(1)在保费原理下研究信度定价问题。传统的信度理论定价都是基于净保费原理,即在Bayes框架下得到净保费原理下的风险保费的估计。但是,在保险公司的实际运作中,精算师必须根据公司的具体情况选取合适的保费原理来制定保险产品的价格。本项目研究了指数保费原理、广义加权保费原理、Esscher保费原理、效用保费原理的信度模型,并结合经验贝叶斯的方法研究了结构参数的估计,并研究了估计的稳健性、相合性、渐近正态性等统计性质。研究获得了较好的结果。发表论文4篇,其中SCI引用的论文3篇。.(2)研究了风险相依情况下风险保费的信度模型。信度理论建立在贝叶斯框架下,为了模型的简化,一般都假设风险(保单合同)之间相互独立的。但是,保险实际业务中,经常出现风险相依性的情况。本科题对风险存在某种相依情况下研究了风险保费的估计问题。得到了共同效应相依、时间序列相依、一般矩阵相依等模型下的信度保费估计,并研究了估计的大样本性质和统计推断方法。发表论文3篇,其中SCI引用的论文1篇。.(3)研究了精确Bayes信度的条件。信度理论是在Bayes框架下建立的模型。当Bayes保费与信度保费相等时满足的条件被称为精确信度条件。本项目研究了指数族分布下的精确贝叶斯条件。发表论文3篇。.(4)研究了半参数信度模型与非参数贝叶斯信度模型。传统的信度保费估计中同时含有先验分布与样本分布信息。然而,先验分布或先验分布的超参数很难估计,本项目将利用核密度估计对先验分布进行估计,研究和核密度的信度估计模型;另一种非参数贝叶斯方法是研究分布函数的非参数估计,利用Plug-in原则得到保费的非参数贝叶斯估计。发表论文2篇,部分成果已经投稿处于修改中。.(5)研究了信度理论定价方法在精算学其他领域的运用。本项目利用信度理论的定价方法研究了聚合风险模型、责任准备金评估模型、具有免赔额的保险定价问题、风险度量的估计问题等。发表论文4篇,并有多篇论文投稿。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
聚合风险模型下的信度估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方婧;章溢;温利民
  • 通讯作者:
    温利民
新型广义加权保费原理下风险保费的信度估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温利民;梅国平
  • 通讯作者:
    梅国平
指数族分布中参数的经验贝叶斯估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    统计与信息论坛
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温利民;程子红;周东琼
  • 通讯作者:
    周东琼
Regime Switching Levy 模型下的局部风险最小套期保值策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王伟;钱林义;温利民
  • 通讯作者:
    温利民
线性指数损失函数下的信度模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    数学季刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温利民;张先坤;郑丹;方婧
  • 通讯作者:
    方婧

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其他文献

方差保费原理中风险保费的近似信度估计
  • DOI:
    10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.19.016
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    统计与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章溢;曾剑锋;温利民
  • 通讯作者:
    温利民
方差相关保费原理下风险保费的非参数估计
  • DOI:
    10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2015.04.05
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温利民;张林娜;张美;方婧
  • 通讯作者:
    方婧
零期望效用原理下的贝叶斯保费
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    系统科学与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温利民;庄小红
  • 通讯作者:
    庄小红
广义指数保费原理中风险保费的统计推断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    应用概率统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜梦颖;温利民
  • 通讯作者:
    温利民
基于广义线性模型的个体索赔RBNS准备金评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张林娜;温利民;王江峰;王伟
  • 通讯作者:
    王伟

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温利民的其他基金

相依模型中风险保费的经验厘定及其应用研究
  • 批准号:
    71761019
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
贝叶斯框架下风险度量的非参数估计及其应用研究
  • 批准号:
    71361015
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    34.5 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准年份:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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