简介：现代保险企业正在经历规模化、多样化、高速化的数据挑战。保险行业是最早建立科学、完善的数据统计体系,并以数据统计运算为立业根本的行业。它与大数据的联系可谓渊源已久——大数据的本质是基于对海量数据的提炼、分析,预测并解决问题;而保险业经营的核心也与此类似,同样是依靠强大的用户信息来预测、规避风险。在互联网与大数据的背景下,我国保险业迎来新的发展契机,同时也面临诸多新的法律风险。

简介：寿险产品定价方法一般采用静态的死亡率，没有考虑死亡率改善对保障类产品或年金类产品的影响，这样可能导致寿险公司的准备金估计过高或更低，进而影响寿险公司的经营。本文首先借助MonteCarlo方法模拟静态死亡率和动态死亡率下寿险公司的责任准备金分布，然后比较两种情况下寿险公司责任准备金风险的变化情况。结果表明，死亡率改善对寿险公司责任准备金的影响显著，建议寿险公司在产品设计时考虑死亡率改善因素。

简介：仅仅考虑财务指标在财产保险公司的全面风险预警中是远远不够的。虽然一些非财务指标的影响最终通过财务指标体现出来，但是这些影响存在严重的滞后效应。为了克服单一模型以及使用单纯财务指标进行预警而出现的预测准确度低的缺点，提出了一个基于粗糙集和分类器集成的财产保险公司全面风险预警模型。应用变精度粗糙集约简全面风险预警指标，利用集成学习方法对分类器进行集成。实验结果显示，与其他杂合模型相比，集成模型既降低了第一类错误率和第二类错误率，又提高了财产保险公司全面风险预警的总体预测准确率。

简介：一、引言2013年7月，金融稳定理事会（FSB）公布首批全球系统重要性保险机构（G-SII）名单，其中包括美国国际集团（AIG）、安联、意大利忠利保险、英杰华保险集团、法国安盛、美国大都会、美国保德信集团、英国保诚集团和中国平安。伴随着金融机构集团化经营和全球金融业务的深度融合，这些保险巨头对全球保险业发展乃至全球金融系统稳定具有重要意义。AIG集团在次贷危机期问陷入困境，几乎引发全球系统性金融风险，为监管机构敲响警钟。为吸取教训，G20集团达成共识，由金融稳定理事会和国际保险监管协会（IAIS）共同制定全球系统重要性保险机构名单，意在加强保险业系统性风险管理。

简介：随着国民对健康和医疗服务需求的快速增长，我国医疗卫生费用融资体系面临着新挑战，而新医改政策的逐步实施，使得影响居民卫生费用融资结构的因素需要进一步探究。本文利用省级面板数据回归，结果显示：与之前预期的“挤出效应”不同，中国的基本医疗保险对商业健康保险是正向的促进作用；“新医改”、医疗服务供给能力和可及性的提高促进了商业健康保险的发展；医疗卫生消费与医疗保险的互补性特征对低收入群体更为明显；而我国老龄化背景下的医疗保障需求还没有得到很好满足。