简介:通过对12个试点市(区)科技保险财务数据进行整理和问卷调查,根据科技保险运营特点,运用平衡计分卡方法,从客户、财务、内部流程、创新与成长、监管五个维度构建出监管导向的我国科技保险绩效评价体系,对全国12个试点市(区)近年来科技保险运营绩效进行定量分析。实证结果表明近年来其运营绩效逐步提高,但还存在一系列问题,最后以实证结果为依据,提出进一步深化发展我国科技保险的政策建议。量化分析我国科技保险近些年来实施效果,揭示其潜在制约因素,对于进一步科学制定科技保险发展政策,实现科技保险持续、快速、健康、协调发展,发挥其防范创新风险、提升科技企业自主创新能力具有非常重要的意义。
简介:基于GlueVaR风险度量方法,选取1994~2012年国家统计局公布的死亡率数据,采取Lee—Carter模型对人1:7死亡率进行时间外推,运用Gompertz模型对我国缺失的高龄人口死亡率数据进行插补,计算得到GlueVaR方法下的养老金系统长寿风险度量值,并与VaR和TVaR的度量值进行比较。研究表明,长寿风险的GlueVaR度量方法与VaR和TVaR方法相比,不仅应对了尾部极端风险发生的可能性,同时该方法具有较强的灵活性,可以获取更加全面的长寿风险信息。GlueVaR风险度量方法具有多个参数,一方面可以满足我国养老金系统管理者有效控制长寿风险的要求,另一方面也可以满足养老金计划参与者预期较高的养老金回报的要求。
简介:从投入产出角度出发构建保险电子商务网站效率评价指标体系,通过MaxamineWebAnalyst和Alexa等工具采集相关指标数据,综合运用SBMDEA模型和超效率SBM.DEA对国内13家保险公司直销型电商网站和8家第三方保险电商网站进行了网站效率评价,进而分析了相对有效网站的稳定性,并对相对非有效网站提出了具体优化对策。结果表明:被评价的21家样本保险电商网站中7家直销型网站和6家第三方网站相对有效;保险公司直销型电商网站保持相对有效的稳定性高于第三方保险电商网站,但平均相对有效率低于第三方保险电商网站。在此基础上,提出了提升保险电商网站效率的建议。
简介:互联网和大数据技术的融合让个体生理数据分析成为可能,并进一步推动个体健康风险量化,本文在此背景下,探讨人工智能与保险融合的新路径,提出了以生理年龄作为个体健康的风险量化指标,进而作为定价基础的新模式。本研究根据保险特征,优化深度学习技术,通过分析人体老化的生理特征,建立了基于手背纹理照片的生理年龄评价模型,在大量数据的支持下,可以获得稳健、精准的生理年龄定量评价结果。本文还讨论了以深度学习为代表的人工智能技术与保险融合的模式,提出了可能的结合点以及对应的比较结果。鉴于生理年龄可以更充分反映投保人的“健康风险”信息,论文认为该模式具有很好的应用价值,并通过分析现状,认为当前是保险公司建立“人工智能大脑”的关键时期。
简介:本文依据EBM消费者行为模型设计互联网保险消费决策过程五阶段,运用DEMATEL方法建立五阶段互联网保险消费决策指标体系,进而基于前景理论及VIKOR方法,构建互联网保险消费决策模型,并进行实例分析,为保险消费者选择最优投保对象提供支持。该模型中直觉模糊软集的运用能够更加灵活的处理决策数据;在参考点的选取过程中,将灰靶决策理论中的正负靶心与平均期望值结合形成三参考点,使得决策结果涵盖信息全面且决策结果分辨率更高;在方案优选过程中,VIKOR方法有效保证了群体效用的最大化以及个体遗憾的最小化。实例以及敏感性分析结果表明,所建立的模型能够达到互联网保险消费决策的目的,能够为消费者提供决策参考。
简介:本文以目前保险资金运用的现状和问题为背景,采用“两步法”研究保险资金的动态资产配置问题:首先,采用计量经济学方法建立结构方程模型,研究宏观经济与保险资金可运用的各资产收益率之间的定量关系;其次,借鉴Black—Litterman模型对不同时间区间的保险资金资产配置进行实证研究,并对最优资产配置结果进行比较。研究发现,在不同约束条件和不同时间区间下,最优资产配置不尽相同,但其收益一风险特征均优于市场组合。同时,时间区间越短,预测效力越高。据此,对Black—Litterman模型在保险资金运用领域的实用性进行了讨论,并对我国的保险投资实践提出了可行性建议。