Copula方法测试非对称信息及其在预测建模中的应用-研究论文

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文件名称：Copula方法测试非对称信息及其在预测建模中的应用-研究论文
文件大小：405KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-19 16:03:40
Adverse selection Moral hazard Insurance 在本文中，我们提供了一种基于copula模型的汽车保险中信息不对称的替代证据。 我们使用弗兰克的copula共同对所选的政策覆盖类型和事故数量进行建模，依赖参数提供证据证明覆盖范围的选择与事故发生频率之间的关系。 因此，这种依赖性提供了不对称信息的存在（或不存在）的指示。 在某种意义上，承保范围的类型是有序的，以便具有较高序数的承保范围表示最全面的承保范围。 从此以后，正向关系将表明为那些事故频率更高的人选择了更多的保险范围，反之亦然。 信息不对称的存在可能是由于逆向选择或道德风险，保险文献经济学中经常做出的区分或两者兼而有之。 我们使用对新加坡一家主要汽车保险公司的索赔进行的为期一年的横断面观察来校准copula模型。 我们的估算结果表明存在不对称信息的有力证据，并且我们还将估算模型用于其他可能的精算应用。 特别是，我们能够证明承保范围选择对事故发生率的影响，并据此得出后验纯保费。 通常，与我们的经验数据库中提供的先前溢价相比，可以看到正的边际利润。