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Universiti Tun Hussein Onn Malaysia最新研究:集体风险价值模型及其在寿险实际数据中的应用研究

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Decision Science Letters

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Investigating the collective value at risk model (CVaR) and its application on real data for life insurance

Al-Banna Ismail M.I.; Bon A.T.; Sukono; Effendie A.R.; Saputra J.

Published:2023-03-01
DOI:10.5267/j.dsl.2022.12.004

研究背景

人们在生活中经常会遇到各种各样的风险,例如生病、车祸、意外等,这些风险都可能给我们带来经济上的损失。为了减少这些风险带来的损失,人们通常会购买各种保险,其中包括人寿保险。然而,当前的人寿保险风险评估方法存在一些问题,例如无法考虑到某些风险事件的发生可能性等。因此,研究人员提出了一种新的风险评估方法,即集体风险价值模型(CVaR),并应用于实际数据中,以探究其效果。

研究内容

本研究主要探究了集体风险价值模型(CVaR)在人寿保险中的应用效果。在传统的风险评估方法中,通常使用方差来度量集体风险。然而,方差风险度量无法考虑到某些风险事件的发生可能性,因此可能会导致误判。相比之下,CVaR方法可以更准确地评估集体风险。本研究使用了不同的置信水平(α = 0.25%至4%)来计算CVaR,并将其与传统的集体风险模型进行比较。实验结果表明,CVaR方法比传统的集体风险模型更加公平,能够更准确地评估风险。

研究意义

本研究提出了一种新的风险评估方法,并在实际数据中进行了应用,证明了该方法比传统方法更加准确和公平。这一研究成果对于改进人寿保险的风险评估方法具有重要意义,有助于提高保险公司的风险管理水平,为投保人提供更好的保险服务。同时,该方法也可以应用于其他领域的风险评估,具有广泛的应用前景。

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