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可信性理论

可信性理论是指精算师在检查数据以估计风险时使用的工具、政策和程序。可信性理论使用数学模型和方法进行基于经验的估计，其中“经验”指的是历史数据。...

什么是可信性理论(credibility theory)？

可信性理论是指精算师在检查数据以估计风险时使用的工具、政策和程序。可信性理论使用数学模型和方法进行基于经验的估计，其中“经验”指的是历史数据。

为什么要使用可信度理论？

可信性理论有助于精算师了解与提供保险相关的风险，并允许保险公司限制索赔和损失的风险敞口。保险公司和精算师根据历史损失建立模型，模型考虑了一些必须经过统计检验才能确定其可信度的假设。例如，一家保险公司将检查以前为一组特定的投保人投保时所发生的损失，以便估计将来为一组类似的投保人投保可能需要多少费用。

精算师在制定估计数时，首先会选择一个基本估计数。例如，一家人寿保险公司可能会选择一个死亡率表作为其基本估计的基础，因为索赔只在被保险人死亡时发生。精算师将使用各种基本估计来涵盖保单类型的不同方面，包括保险公司通常收取的保险费。

可信性理论如何帮助精算师

一旦建立了一个基本估计，精算师就会逐一查看保险公司的历史经验。精算师将研究这些历史数据，以了解保险公司的经验与其他保险公司的经验有何不同。这种检查允许精算师根据方差建立不同的权重。

例如，它可以按年龄、性别和汽车类型划分驾驶人；一个年轻人开快车被认为是高风险，一个老妇人开小型车被认为是低风险。该部门平衡了两个要求，即每组的风险足够相似，组足够大，可以对索赔经验进行有意义的统计分析，以计算保费。这种折衷意味着没有一个组只包含相同的风险。然后，问题是设计一种方法，将集团的经验与个人风险的经验结合起来，以获得更合适的溢价。可信性理论为这一问题提供了一个解决方案。

可信性理论最终依赖于历史数据中的经验估计和基础估计的结合来开发公式。这些公式被用来复制过去的经验，然后用实际数据进行测试。精算师在创建初始估计时可能使用小数据集，但最终还是首选大数据集，因为它们具有更大的统计意义。

发表于 2021-06-16 11:06
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分类：商业金融

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