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第30 卷第4 期 系统工 程 学 报 Vol.30 No.4
2015 年8 月 JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING Aug. 2015
中国商业财产保险欺诈损失度量实证研究
林 源 , 李连友
(1. 湖南大学金融与统计学院, 湖南长沙410082;
2. 怀化学院经济系, 湖南怀化418008)
摘要: 应用贝叶斯马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法估计参数, 采用分段定义损失强度的损失分布法(PSD-LDA),
测算了财产保险欺诈风险潜在损失TailVaR 、经济资本和纯保费, 并同超阈值(POT)方法、单一损失分布法等度量结
果进行了比较. 研究发现, 财产保险欺诈损失尾部风险很大, PSD-LDA 方法度量财产保险欺诈损失较为合理, 为我
国保险产品定价和保险欺诈风险管理决策提供理论依据.
关键词: 保险欺诈; 广义Pareto分布; Gibbs抽样; 经济资本
中图分类号: G22; G32 文献标识码: A 文章编号:2015
doi: 10.13383/ki.jse.2015.04.008
Empirical study of measuring property insurance fraud loss in China
Lin Yuan, Li Lianyou
(1. School of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha 410082, China;
2. Huaihua University, Huaihua 418008, China)
Abstract: Based on Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) method to estimate parameters, this paper
proposes a loss distribution approach based on piecewise-defined severity distribution (PSD-LDA) to calculate
the potential losses Tail VaR of property insurance fraud risk, its economic capital, and net premiums. We
compare the results derived with other methods such as peaks over threshold (POT) method and single loss
distribution approach. Empirical results show that property insurance fraud losses have fat tail risks, and the
PSD-LDA model is more rational in measuring its fraud risk, which can provide a theoretical basis for the
pricing of insurance products and the decisions of insurance fraud risk management.
Key words: insurance fraud; generalized Pareto distribution; G
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