数据驱动下互联网财产险风险分析与其定价模型

发布时间：2021-04-24 00:41

　　近年来随着数据驱动等技术的快速发展,催生了许多诸如互联网保险定价等创新业务模式,为相关行业带来了技术革新的同时,也带来了新的发展挑战。区别于传统的互联网保险产品定价,中小保险公司由于自身规模及技术的限制,在用户冗杂的数据群中如何简明有效的获取定价数据变得尤为困难,这使得传统的保险精算定价已经不能满足市场的庞大需求,保险公司不得不探究新的定价方式。此外由于互联网保险起步时间较晚,历史数据不足,对于具体某项互联网保险进行保险产品设计也有着较大的风险。所以在这种情况下,中小保险企业如何快速准确的进行保险定价成为亟需解决的难题。因此本文对互联网财产险风险因素为起点展开研究,识别中小保险企业在实际业务过程中存在的保险风险因素,对其影响最大者做进一步探究。在风险归因的约束下继而探究适合中小企业的数据驱动化的自动决策定价模型。本文以国内外最新财产险风险信息及定价机制研究成果为基础的情况下,总结归纳互联网保险企业的风险特征,通过研究互联网保险风险因素进行保险风险分析;然后以具有较为明显期权结构特征的机动车交强险为例,对用户信息进行整合提炼后,首先综合考虑互联网财产险的特点、险种保险条约并探索其所具有的... 

【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及目的意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意义
    1.2 问题提出
    1.3 国内外研究现状及评述
        1.3.1 保险风险分析研究现状
        1.3.2 数据驱动下保险风险分析研究现状
        1.3.3 保险定价研究现状
        1.3.4 数据驱动下保险定价模型研究现状
        1.3.5 国内外研究评述
    1.4 研究内容及研究方法
        1.4.1 研究内容与基本框架
        1.4.2 研究方法
    1.5 研究创新点
第2章 概念界定及理论基础
    2.1 互联网保险
        2.1.1 互联网保险的概念
        2.1.2 互联网财产险的概念
    2.2 数据驱动
        2.2.1 数据驱动的定义
        2.2.2 保险公司大数据的来源
        2.2.3 数据驱动对互联网保险的影响
    2.3 理论基础
        2.3.1 无套利原理
        2.3.2 B-S期权定价理论
        2.3.3 伊藤引理
第3章 数据驱动下互联网财产险风险分析
    3.1 数据的来源及应用
        3.1.1 研究设计及过程
        3.1.2 德尔菲法调查结果
        3.1.3 灰色关联度相关数据来源
    3.2 灰色关联度的计算
    3.3 结果与分析
第4章 数据驱动下互联网财产险定价模型构建
    4.1 问题描述
    4.2 模型构建
        4.2.1 交费期、保障期及等待期
        4.2.2 互联网财产险种类与赔付
        4.2.3 敲出条款
        4.2.4 意外情况
        4.2.5 财产险的期权结构
第5章 数据驱动下互联网财产险定价模型仿真与分析
    5.1 Monte Carlo数值模拟框架
    5.2 仿真结果分析
    5.3 静态比较分析
    5.4 针对互联网财产险定价模型扩展
        5.4.1 对定价方程的扩展
        5.4.2 对Monte Carlo数值模拟的扩展
        5.4.3 关于保险期权定价中利率模型作用探讨
第6章 研究结论与展望
    6.1 结论与建议
    6.2 研究局限与未来展望
        6.2.1 研究局限
        6.2.2 研究展望
参考文献
附录
在学研究成果
致谢



本文编号：3156348