Ця стаття містить текст, що не відповідає . (березень 2022) |
Для правильного управління страховою компанією велике значення має інформація про загальний розмір вимог про виплату за певний період часу. Для правильних висновків потрібно сконцентрувати увагу на одній з складових загального розміру вимог про виплату — на розмірах окремих вимогах про виплату. Передбачається, що зазначені розміри окремих вимог описуються спеціальними розподілами. Існує багато розподілів, що застосовуються для опису втрат страховика. Одним з таких є розподіл Парето.
Визначення
Розподіл Парето в теорії імовірностей — це двопараметрична сім'я абсолютно неперервних розподілів.
Випадкова величина У має розподіл Парето з параметрами і , якщо її щільність задана як:
Функція розподілу в цьому випадку задана як:
Моменти
Середнє значення для випадкової величини, що має розподіл Парето, визначається як:
Для другого моменту маємо:
Звідси одержуємо вираз для дисперсії:
Як було зазначено, кінцевий середній розподіл Парето маємо тільки при , а кінцеву дисперсію — при
Коефіцієнт варіації випадкової величини, що має розподіл Парето рівний
Використання у страхуванні
Можна зробити висновок, що коефіцієнт варіації завжди більше одиниці. Це свідчить про те, що характерна особливість розподілу Парето, а саме імовірність великих значень позовів, достатньо велика. Порівнюючи розподіл Парето ще з одним розподілом, таким як експоненціальний, можна зробити висновок що перший так як і другий асиметричний, проте «хвіст» у нього важчий, тобто імовірність великих розмірів відшкодувань більше, ніж при експоненціальному розподілі.
Приклад розрахунку
Для прикладу використаємо дані про розмір 96 окремих вимог про виплату, зроблених по деякому виду страхування.
Таблиця. Розмір окремих вимог про виплату(у.о)
24 | 26 | 73 | 84 | 102 | 115 |
132 | 159 | 207 | 240 | 241 | 254 |
268 | 272 | 282 | 300 | 302 | 329 |
346 | 359 | 367 | 375 | 378 | 384 |
452 | 475 | 495 | 503 | 531 | 543 |
563 | 594 | 609 | 671 | 687 | 691 |
716 | 757 | 821 | 829 | 885 | 893 |
966 | 1053 | 1081 | 1083 | 1150 | 1205 |
1262 | 1270 | 1351 | 1385 | 1498 | 1546 |
1565 | 1635 | 1671 | 1706 | 1820 | 1829 |
1855 | 1873 | 1914 | 2030 | 2066 | 2240 |
2413 | 2421 | 2521 | 2586 | 2727 | 2787 |
2850 | 2989 | 3110 | 3166 | 3383 | 3443 |
3512 | 3515 | 3531 | 4068 | 4527 | 5006 |
5065 | 5481 | 6046 | 7003 | 7245 | 7477 |
8738 | 9197 | 16370 | 17605 | 25318 | 58524 |
Розрахуємо деякі статистичні характеристики даної таблиці:
Середнє значення:
Дисперсія:
Для моделювання нам потрібно знайти оцінки параметрів та . Дані оцінки розподілу Парето з використанням методу моментів знаходяться із системи:
Розрахувати їх можна через "пошук рішення" в Excel.
В даному прикладі , а .
Тоді функція розподілу матиме вигляд:
- Рис.1 Функція розподілу Парето в страхуванні
А щільність розподілу Парето буде задана як:
- Рис.2 Щільність розподілу Парето в страхуванні
Див. також
- Розподіл Парето
- Диверсифікація ризиків за допомогою перестрахування
- (Гамма розподіл втрат в страхуванні)
- Експоненціальний розподіл втрат у страхуванні
- Ровномірний розподіл втрат в страхуванні
Джерела
- Козьменко О. В. Актуарні розрахунки: навчальний посібник/О. В. Козьменко.-Суми: Університетська книга,2011.-224с.
- Мак Томас. Математика рискового страхования/Пер. с нем.-М.:ЗАО"Олимп-Бизнес",2005.-432с.
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Cya stattya mistit tekst sho ne vidpovidaye enciklopedichnomu stilyu Bud laska dopomozhit udoskonaliti cyu stattyu pogodivshi stil vikladu zi stilistichnimi pravilami Vikipediyi Mozhlivo mistit zauvazhennya shodo potribnih zmin berezen 2022 Dlya pravilnogo upravlinnya strahovoyu kompaniyeyu velike znachennya maye informaciya pro zagalnij rozmir vimog pro viplatu za pevnij period chasu Dlya pravilnih visnovkiv potribno skoncentruvati uvagu na odnij z skladovih zagalnogo rozmiru vimog pro viplatu na rozmirah okremih vimogah pro viplatu Peredbachayetsya sho zaznacheni rozmiri okremih vimog opisuyutsya specialnimi rozpodilami Isnuye bagato rozpodiliv sho zastosovuyutsya dlya opisu vtrat strahovika Odnim z takih ye rozpodil Pareto ViznachennyaRozpodil Pareto v teoriyi imovirnostej ce dvoparametrichna sim ya absolyutno neperervnih rozpodiliv Vipadkova velichina U maye rozpodil Pareto z parametrami l gt 0 displaystyle lambda gt 0 i a gt 0 displaystyle alpha gt 0 yaksho yiyi shilnist zadana yak f Y x a l l l x a 1 displaystyle f Y x frac alpha lambda left frac lambda lambda x right alpha 1 Funkciya rozpodilu v comu vipadku zadana yak F Y x 1 l l x a displaystyle F Y x 1 left frac lambda lambda x right alpha MomentiSerednye znachennya dlya vipadkovoyi velichini sho maye rozpodil Pareto viznachayetsya yak E Y 0 x a l l l x a 1 displaystyle EY int 0 infty x frac alpha lambda left frac lambda lambda x right alpha 1 d x l a 1 displaystyle dx frac lambda alpha 1 Dlya drugogo momentu mayemo E Y 2 0 x 2 a l l l x a 1 displaystyle EY 2 int 0 infty x 2 frac alpha lambda left frac lambda lambda x right alpha 1 d x 2 l 2 a 1 a 2 displaystyle dx frac 2 lambda 2 alpha 1 alpha 2 Zvidsi oderzhuyemo viraz dlya dispersiyi V a r Y E Y 2 E Y 2 a l 2 a 1 2 a 2 displaystyle VarY EY 2 EY 2 frac alpha lambda 2 alpha 1 2 alpha 2 Yak bulo zaznacheno kincevij serednij rozpodil Pareto mayemo tilki pri a gt 1 displaystyle alpha gt 1 a kincevu dispersiyu pri a gt 2 displaystyle alpha gt 2 Koeficiyent variaciyi vipadkovoyi velichini sho maye rozpodil Pareto rivnij W Y s Y E Y a a 2 displaystyle WY frac sigma Y EY sqrt frac alpha alpha 2 Vikoristannya u strahuvanniMozhna zrobiti visnovok sho koeficiyent variaciyi zavzhdi bilshe odinici Ce svidchit pro te sho harakterna osoblivist rozpodilu Pareto a same imovirnist velikih znachen pozoviv dostatno velika Porivnyuyuchi rozpodil Pareto she z odnim rozpodilom takim yak eksponencialnij mozhna zrobiti visnovok sho pershij tak yak i drugij asimetrichnij prote hvist u nogo vazhchij tobto imovirnist velikih rozmiriv vidshkoduvan bilshe nizh pri eksponencialnomu rozpodili Priklad rozrahunkuDlya prikladu vikoristayemo dani pro rozmir 96 okremih vimog pro viplatu zroblenih po deyakomu vidu strahuvannya Tablicya Rozmir okremih vimog pro viplatu u o 24 26 73 84 102 115 132 159 207 240 241 254 268 272 282 300 302 329 346 359 367 375 378 384 452 475 495 503 531 543 563 594 609 671 687 691 716 757 821 829 885 893 966 1053 1081 1083 1150 1205 1262 1270 1351 1385 1498 1546 1565 1635 1671 1706 1820 1829 1855 1873 1914 2030 2066 2240 2413 2421 2521 2586 2727 2787 2850 2989 3110 3166 3383 3443 3512 3515 3531 4068 4527 5006 5065 5481 6046 7003 7245 7477 8738 9197 16370 17605 25318 58524 Rozrahuyemo deyaki statistichni harakteristiki danoyi tablici Serednye znachennya x 2989 displaystyle bar x 2989 Dispersiya d 2 x 2 x 2 46521900 displaystyle delta 2 bar x 2 bar x 2 46521900 Dlya modelyuvannya nam potribno znajti ocinki parametriv a displaystyle hat alpha ta l displaystyle hat lambda Dani ocinki rozpodilu Pareto z vikoristannyam metodu momentiv znahodyatsya iz sistemi l a 1 2989 displaystyle frac lambda alpha 1 2989 a l 2 a 1 2 a 2 46521900 displaystyle frac alpha lambda 2 alpha 1 2 alpha 2 46521900 Rozrahuvati yih mozhna cherez poshuk rishennya v Excel V danomu prikladi a 2 48 displaystyle hat alpha 2 48 a l 4409 displaystyle hat lambda 4409 Todi funkciya rozpodilu matime viglyad F Y x 1 4409 4409 x 2 48 displaystyle F Y x 1 left frac 4409 4409 x right 2 48 Ris 1 Funkciya rozpodilu Pareto v strahuvanni A shilnist rozpodilu Pareto bude zadana yak f Y x 2 48 4409 4409 4409 x 2 48 1 displaystyle f Y x frac 2 48 4409 left frac 4409 4409 x right 2 48 1 Ris 2 Shilnist rozpodilu Pareto v strahuvanniDiv takozhRozpodil Pareto Diversifikaciya rizikiv za dopomogoyu perestrahuvannya Gamma rozpodil vtrat v strahuvanni Eksponencialnij rozpodil vtrat u strahuvanni Rovnomirnij rozpodil vtrat v strahuvanniDzherelaKozmenko O V Aktuarni rozrahunki navchalnij posibnik O V Kozmenko Sumi Universitetska kniga 2011 224s Mak Tomas Matematika riskovogo strahovaniya Per s nem M ZAO Olimp Biznes 2005 432s