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修匀方法在重大疾病发病率测算中的运用

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第1章绪论

1.1.2研究意义

1.2.1参数修匀方法的运用

1.2.2非参数修匀方法的运用

1.2.3文献述评

1.3研究思路与内容

1.3.2研究内容

第2章五种修匀方法的简单介绍

2.2三种传统的修匀方法

2.2.2 Whittaker修匀

2.2.3样条修匀

2.3离散Beta核函数法

2.3.1固定带宽的离散Beta核函数

2.3.2自适应带宽的离散Beta核函数

第3章发病率粗值模拟

3.2粗值的模拟处理

第4章五种修匀方法的效果比较

4.2修匀结果分析

4.2.2 Whittaker修匀

4.2.3样条修匀

4.2.4固定带宽的离散Beta核函数修匀

4.2.5自适应带宽的离散Beta核函数法

4.2.6 方法对比小结

第5章重大疾病发病率测算的相关建议

5.2基于发病率测算其他方面的建议

结论

参考文献

致谢

附录A五种修匀方法下的修匀数值(发生率×100)

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摘要

重大疾病保险顺应监管风向,符合生活水平日益提高的人民群众的保障需求,在保险市场上扮演着越来越重的角色。重大疾病发生率直接影响着产品的费率,同时也为保险公司开发设计针对性的产品提供参考信息,因此保险公司对重大疾病发生率的经验评估是产品设计中非常重要的一环。修匀是在观察数据产生初步估计值的基础上,对这些估计值进行修正处理的方法,广泛应用于各个领域,特别是人身保险的精算工作中,所有死亡率或发病率表都要对经验数据粗值进行修匀,来获得更加准确的数据。  本文发现,修匀在发病率运用上的发展是滞后于其在死亡率上的发展的。针对重大疾病发病率的特征,本文引入了在死亡率修匀上得到运用的离散Beta核函数修匀(固定带宽和自适应带宽),选取恶性肿瘤作为重大疾病的代表,对比两种带宽的离散Beta核函数修匀与重大疾病法律常用的三种传统修匀方法(移动平均加权修匀、Whittaker修匀和样条修匀)对于恶性肿瘤发病率的修匀效果,结果发现:移动平均加权修匀调整参数受限制较为严重且存在端值问题;Whittaker修匀可以得到好的光滑性和拟合性指标但计算量较大且处理局部波动和极端值效果有限;样条修匀处理局部波动和极端值的效果较好,但依赖充足可靠的先验信息且计算量随节点数量增加而增加;两种带宽下的离散Beta核函数修匀计算较为简单,在保证光滑性指标和拟合性指标的同时,处理局部波动和极端值的效果也较为理想,自适应带宽下的参数调整的空间更加灵活且理论上能更加准确的分配粗值序列的权重。最后,本文根据对比分析的结果,并结合重大疾病的发展现状,向保险公司关于重大疾病发病率的测算提出了参考性的建议以促进重大疾病保险产品的发展。

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