随机模拟在未决赔款准备金中的应用研究

未决赔款责任准备金作为产险公司一项重要的负债项目,其提取是否充足直接影响到公司的偿付能力,因而历来都受到了保险公司和监管机构的重视。从保险业的实务操作来看,未决赔款产生于报案、调查、理赔等环节的延迟,具有很大的不确定性。链梯法是广泛应用于提取未决赔款准备金的一种方法,这种方法由于原理简单、操作简便而受到了保险公司的青睐。但是链梯法也存在很多缺陷。对于长尾业务或新开展的业务,当赔付资料记录不完整时,使用链梯法无法客观地得到尾部的赔付模式;对于不同的事故年所发生的保险事故,同一进展年选定的进展因子是相同的,没有客观地反映出现实状况的随机性;所得的结果为具体的数值,不能得到准备金的分布情况等。因此人们不断地尝试用各种方法来对链梯法进行改进。 随着统计与计算机技术的发展,随机模拟的方法被引入到准备金的提取中来。本文采用了马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法,利用对数正态分布的累积分布函数,建立了准备金提取的随机模型,并结合车险业务的实务数据,利用WinBUGS进行模拟,完成准备金提取的计算,并得到了已发生事故在未来年度的赔付情况。与传统的链梯法相比,这种方法能够比较客观地模拟出各事故年所发生的保险事故在尾部的赔付情况,反映出现实状况的随机性,并得到了各年度准备金分布的情况,为保险公司提取准备金提供了更大的参考空间,并且可以得到各事故年的赔付模式,为全面地考察公司持续经营的成果提供了参考依据。