可靠性贝叶斯估计

2022-07-07

第一篇：可靠性贝叶斯估计

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置

提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。

加速度信号 时频域特征

以聚类中心为基向量的线性方程组 基向量的系数 方差贡献率 融合权重

基于特征组合的步态行为识别方法

本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。

传感器

—> 加速度信息

–> 峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数 -聚合法 -特征向量

样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 分类器具有分类步态行为的能力

基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。

告警信息和故障类型 训练集

—>贝叶斯网络分类器

—>训练(由告警信息获得对应的故障类型)

一种MapReduce并行化大数据文本分类方法

一种MapReduce并行化大数据文本分类方法，包括如下步骤：第一步：建立用于文本分类的基准测试数据集，进行数据预处理，包括分词、去停用词、词根还原;将该基准测试数据集随机划分为训练文本和测试文本，将所述基准测试数据集采用向量空间模型建立文本表示模型;第二步：根据上述文本表示模型采用CDMT对所述基准测试数据集进行特征选择;第三步：采用贝叶斯分类器对所述基准测试数据集进行训练学习，得到分类结果。本发明提供一种分类性能良好、区分度较高的MapReduce并行化大数据文本分类方法。

文本分类的基准测试数据集

数据预处理：分词、去停用词、词根还原 训练文本和测试文本 向量模型建立文本表示模型 CDMT对基准进行特征选择 贝叶斯分类器

分类结果

基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法及系统

本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法，包括：股票数据的选取，确定各个起始点及区间长度dj;划分区间，计算出历史数据区间斜率;对历史数据区间斜率进行学习并对置信度判断区间进行预测，得到以置信度判断区间起始点为起点的多个交易日的股票均价;计算置信度，将置信度与预先设定好的阈值进行比较;预测未来区间斜率,将未来区间斜率转化得到以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价;将以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价的涨跌进行归一化，得到股票的涨跌值;构建股票池。本发明避免了产生累积误差，展现出了在预测区间内的股票趋势变化，更好地捕捉了股市波动变化趋势，更加有效地评估了交易风险。

股票数据选取

—>确定各个起始点及区间长度 --->区间斜率

-学习并置信度区间测试 -股票均价 -置信度

-预先设定好的阈值比较

一种数据分类的方法及装置

本发明提供了一种数据分类的方法及装置，该方法包括：预先设置多个数据的标识;根据样本数据确定每一种标识对应的分类规则;按组获取待标识的数据;将所述每组待标识的数据遍历所有分类规则;计算每种所述分类规则匹配的当前组中待标识的数据的匹配个数;确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。通过本发明提供的一种数据分类的方法及装置，能够提高标识数据的效率。

多数据的标识

—>确定每种标识的分类规则 —>待标识数据遍历分类规则

—>计算每种分类规则匹配当前组中标识的数据匹配个数

-确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。

一种移动自组网路由节点行为预测方法

本发明给出一种移动自组网路由节点行为预测方法，该方法首先选择合适的移动自组路由属性，设置模糊邻近关系，然后根据此原则对记录进行分类，最后使用贝叶斯分类器进行预测，评估路由节点的行为。本发明的目的是提供一种移动自组网路由节点行为预测方法，解决移动自组网路由节点行为预测问题，建立一种基于贝叶斯的预测方法，通过现有的数据分析，对移动自组网路由节点行为进行预测，提高移动自组网的运行效率。

移动自组路由属性 —>设置模糊邻近关系

—>然后根据此原则对记录进行分类 —>贝叶斯预测

一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测方法

本发明给出了一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测的方法，通过改进贝叶斯算法对安卓恶意程序和良性程序的特征属性进行分析和分类，实现一种基于改进贝叶斯算法的恶意软件检测方法，从应用程序权限申请的角度出发，判断分析是否为恶意软件。该方法是利用安卓权限请求机制中权限请求标签作为检测的数据源。在此提出利用权限请求标签组合方式用于区分恶意软件和良性软件，利用改进的贝叶斯算法做出检测模型，改进的贝叶斯体现在其对数据源的属性之间的考虑了相互的独立性，这样再利用朴素贝叶斯分类器进行数据建模，大大提高了检测指标，提高了检测的正确率，以及减少了误报率。

利用权限请求标签作为检测标准

权限请求标签组合方式区分恶意软件和良性软件 贝叶斯算法检测 朴素贝叶斯分类器建模

微博分类方法及装置

本发明公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获取候选特征，并对候选特征进行权重计算，根据权重计算结果进行特征选择，获取最终的分类特征;步骤2，根据最终的分类特征，采用贝叶斯分类器进行模型训练，获取分类模型;步骤3，采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。借助于本发明的技术方案，提高了分类的召回率与准确率。

训练语料集合 预处理 

一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法

本发明公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本发明可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。

原始数据—(流量统计、高峰时间计算、数据清晰、数据区间分类)-- 关联客流高峰事件属性集 – 概率分布 – 贝叶斯分类—时间序列模型

一种基于Android平台的入侵检测系统

本发明公开了一种基于Android平台的入侵检测系统，主要由三部分组成，即数据提取模块、数据分析引擎和响应处理模块;其中数据提取模块主要是对Android系统手机的主体活动信息进行特征提取;数据分析引擎是利用检测算法对提取和整理的数据进行分析，判断是否存在入侵行为或者异常行为;响应处理模块则根据数据分析引擎的分析结果执行相应的处理操作;该入侵检测系统通过对手机的资源使用情况、进程信息和网络流量实时监控，并使用贝叶斯分类器算法判断系统是否被入侵，通过该入侵检测系统能够有效地检测Android手机的异常。

数据提取：特征提取数据分析：响应处理：

一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法

公开了一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法。初步选定一些可能与目标因子具有相关性的预测因子，对预测因子和目标因子进行模型训练，再对训练结果利用相关系数进行相关性分析，如果预测因子和目标因子相关性不大或者不相关，可以立即终止贝叶斯分类算法，不再进行后面的精度评估等步骤，以便用户保留有关预测因子，去掉无关预测因子或者重新选定预测因子;如果预测因子和目标因子相关性很大或者相关时，再在此基础上进行精度评估，评价贝叶斯分类算法的好坏。通过在分类模型的基础上进行相关性判断，不仅可以使分类预测结果更加可靠，而且可以节约资源，提高算法的效率。

预测因子和目标因子—模型训练 – 相关性分析

一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统

本发明公开了一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统。本方法为：1)根据交通设备的电路结构确定每一交通设备的各种故障模式及对应的监测量，并针对每一故障模式及对应的监测量建立一故障模型;2)根据故障模型识别出监测数据之间的父子关系，得到标准故障样本数据;3)利用标准故障样本数据，采用贝叶斯算法进行训练，得到故障识别模型;每一故障模式的故障识别模型中父节点的权重要大于子节点的权重;4)实时监测和采集交通设备的各种所述监测量，并记录其时序;5)利用故障识别模型对数据进行识别，确定出对应的故障。本发明提高了故障识别的准确率，缩短故障修复时间，设备可故障自诊断，从运维和设备两方面保障行车安全。

一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法

一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法，包括以下步骤：1)训练库划分;2)图像归一化;3)特征提取;3.1)离散小波变换;3.2)去噪;3.3)小波重构;3.4)噪声图估计;3.5)标准差图计算;3.6)划分标准差图，统计得到图像的特征;4)特征划分;5)分类器训练;6)分类器性能评估;7)分类器融合：利用朴素贝叶斯分类器构造的方法，融合得到新的分类器。本发明对单个分类器性能要求不高，但分类器融合后的效果却可以非常好。

一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置

本发明公开了一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置，所述方法包括：从与给定搜索主题相关的网页地址集中提取一个网页地址;获取所述网页地址对应的有效网页;对所述有效网页进行分析，得到有效网页内容;计算所述有效网页与搜索主题在语义上的相关度，即立即价值，并将符合预设条件的有效网页及包含的网页链接添加到页面数据库;对于不符合预设条件的有效网页，计算网页链接相对于所述搜索主题的链接价值，即未来回报价值，并将符合条件的网页链接添加到网页地址集中。本发明实施例通过计算不满足条件的网页链接的未来回报价值，来预测主题网络爬虫的搜索方向，从而避免了主题网络爬虫对无关网页的抓取，提高了主题网络爬虫抓取网页的准确性。

一种软件需求分析量化方法及系统//预计分析工单处理时长

一种软件需求分析量化方法及系统，包括：样本获取模块以基本过程为分类对象，获取分类器的样本，每一样本中，待分类项的特征属性值根据历史数据中一基本过程的特征属性的取值确定，输出类别根据历史数据中该基本过程的开发时间确定;分类器生成模块利用获取的样本作为训练样本训练分类器模型，生成分类器;分类模块在确定软件需求划分成的基本过程的各项特征属性取值后，利用所述分类器进行分类，得到相应的输出类别即开发时间。本发明利用历史数据生成分类器，并引入功能点所属模块类型的特征,可以更为准确地估算软件开发时间，对量化软件开发过程，控制软件生命周期有良好效果。

基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法

本发明公开了一种基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法，该装置主要包括新闻采集模块、新闻分类模块、话题检测模块和话题整合模块以及话题展示模块;该方法包括：题检测方法，其特征在于，该方法包括：A、对新闻进行采集的步骤;B、对所述新采集的新闻进行分类的步骤;C、对各频道并行地进行多级聚类的步骤;D、计算所有话题的热度，筛选出全系统内的热点话题和每个频道内的热点话题。采用本发明，能够解决在互联网环境中大量文档快速更新的条件下，话题检测面临的检测效果与时间开销的尖锐矛盾。

一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置本发明实施例提供了一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置，方法包括：输入待过滤的邮件集合;根据邮件集合得到每个样本的特征向量，其中一个样本对应一封邮件;将每个样本的特征向量划分为第一特征向量子集和第二特征向量子集，第一特征向量子集中的特征来源于邮件头信息，第二特征向量子集中的特征来源于邮件内容信息;将第一特征向量子集和第二特征向量子集分别作为每个样本的第一视角和第二视角;利用第一视角和第二视角进行基于贝叶斯分类器的协同训练得到最终的第一分类器和第二分类器;根据第一分类器和第二分类器对垃圾邮件进行分类过滤。本发明实施例可以在样例较少的情况下更加有效地对大规模数据进行分类预测和过滤。

待过滤邮件集合每个样本的特征向量—>2个特征子集(头和内容)2个视角—>利用NB得到两个分类器过滤

场景分类器模型分析报告

目的

利用朴素贝叶斯分类器建立故障工单范围内，区分有效和无效工单。

业务分析

模式提取分析，预处理，算法输入和参数设置，输出，解释说明

术语说明

数据采集

数据预处理

算法步骤

SPSS验证和结果解释

问题

<协同分析，智能过滤> <垃圾邮件，关联取词> <神经网络，支持向量机>

第二篇：读贝叶斯公式在临床医学诊断中的应用后感

我们还在学习理论知识，虽然离临床越来越近了，但真实的是我们还没有接触临床，因为理论知识还没有学到足够多支持我们去临床，这个公式也是理论性很强，统计问题，概率问题。彩票也是概率，但是还是很难预测出下次出什么。对于医学，临床医生接触的都是患者，生命只有一次，我们必须慎重对待，这个公式统计了几百个数据，是局部的统计，是非全面的统计。理论跟临床的差距还是很大的，如果是用于治疗后为了分析数据而做的统计，我支持，毕竟这也是一种方法，但是如果是用它统计的概率去实施治疗，我不同意!也许他对其他领域做的贡献很大，这个是他其他方面的应用。医学上的应用还得是经得住考验的，毕竟我们面对的是有生命的跟我们一样有继续活着的权利，我们没有权利利用其进行自己的试验

郭小辉201110203211级结合

第三篇：学汽修就业薪资怎么估计

在求职前，除了撰写简历、收集各类招聘信息之外，应该对想从事的“业界薪资行情”有个基本的概念，同样的职位，会因为求职者本身的经历而不同，也和企业自身的档次不同而有差异。

西安北方汽修学校以下的建议或许对您有所帮助：

1、没有工作经验的求职者--“依公司规定”。对于无经验的新进人员，一般公司都有明确的规定。由于你的个人能力、表现都无记录可资证明，在这个阶段的求职者，“入门”最重要。

2、有工作经验的求职者可以提出一个合乎行情的范围。要了解清楚“底薪”、“全薪”等的差别，以及该公司的薪资架构。比如有的公司虽然月薪不高，但一年固定发十六个月的薪水，或者每年会视业绩发放红利、股票等。因此不要单纯地考虑月薪的多寡。

3、如果你不确定自己提出的“希望待遇”是否恰当，你可以请教对方“这样的职位通常在贵公司待遇如何?”否则说低了，自己吃亏不说，还可能被对方怀疑能力不足而缺乏自信;说高了，又可能不被列入考虑范围之内。

4、如果你学历高、资历又好(一向服务于产业中排名前十位大公司)，整个面谈中表现无懈可击，这时你才具有谈判的筹码。如果要坚持自己的价码，胜算的可能性也比较大，对方有可能因为爱才而以高于预算的待遇录用你。但是也不要漫天要价，显得既贪婪又无诚意。如果你很在乎这份工作，或者对这家公司慕名已久且心向往之，那么你就该判断“好工作”与“待遇”孰轻孰重?西安北方汽修学校祝您前途无限好!

第四篇：未决赔案管理与未决赔款估计

《未决赔案管理与未决赔款估计》简介开始：未决赔案管理与未决赔款估计p【摘要】未决赔案的管理与未决赔款的估计是保险业内人士认为的一个难题，但未决赔案问题至关重要，直接影响到准备金提取、利润核算和产品定价。本文通过分析赔案周期和未决赔款估计的动态过程，初步探讨实务上统计未决赔款时应该注意的问题。【关键词】未决赔案赔案周期未决赔款估计

一、引言未决赔案和应收保费是我国财产保险公司普。。此内容文章属于《经济论文 → 保险论文》栏目，以上内容为《未决赔案管理与未决赔款估计2011-6-20 1:38:52》简单介绍，正文正式开始》》》

未决赔案管理与未决赔款估计

【摘要】未决赔案的管理与未决赔款的估计是保险业内人士认为的一个难题，但未决赔案问题至关重要，直接影响到准备金提取、利润核算和产品定价。本文通过分析赔案周期和未决赔款估计的动态过程，初步探讨实务上统计未决赔款时应该注意的问题。【关键词】未决赔案赔案周期未决赔款估计

一、引言

未决赔案和应收保费是我国财产保险公司普遍存在的两个管理难题，前者对应于理赔阶段，后者对应于承保阶段。本文针对第一个问题，从几个方面来分析未决赔案的管理与未决赔款的估计问题，包括：(1)未决赔案对利润核算和产品定价的影响—未决赔案问题为什么重要，它对利润和定价将产生什么样的影响?(2)赔案周期及赔案时点应如何确认—如何通过赔案周期分析来摸清未决赔案的件数，以及如何对未决赔案进行确认、分类?(3)如何处理未决赔款估计的静态与动态矛盾——如何通过对赔款估计的动态过程进行分析来提高估计的准确度?(4)运用精算技术进行未决赔款估计时应注意哪些问题—采用国外先进精算技术预测我国保险公司未决赔款金额时应注意哪些问题? 最后，本文提出一些研究结论和建议。

二、未决赔案对利润核算和产品定价的影响

未决赔款的估计是否合理，对保险公司的当年承保利润有很大影响。保险公司当年承保利润核算公式如下：当年承保利润 = 总收入- 总支出

=(当年保费收入 + 摊回分保赔款 + 摊回分保费用+转回未到期责任准备金 + 转回未决赔款准备金)

-(赔款支出 + 费用总支出 + 分保费支出 + 提存保险保障基金+ 提存未到期责任准备金 + 提存未决赔款准备金)

其中，提存未到期责任准备金和未决赔款准备

金是在当年年末分别对未到期保费和未决赔案提取的责任准备金，而转回未到期责任准备金和转回未决赔款准备金则是在上年年末分别对未到期保费和未决赔案提取的准备金。在其他条件不变情况下，当年年末未决赔款准备金多提就会减少当年利润，当年年末未决赔款准备金少提则会增加当年利润，提存未决赔款准备金的提存量与利润呈反向关系。由于未到期责任准备金的提取在方法上较为确定，而未决赔案的数量和金额无论在确认和精算方法的选取上都具有很大的主观性和不确定性，因此“未决赔款”常常被比喻为“调节利润的蓄水池”。

未决赔案对产品定价的影响是显而易见的。纯保费法和损失率法均要计算一定时期内所发生的所有赔案的最终赔款(ultimate loss)，包括已经赔付给保户的已决赔款和尚未赔付给保户的未决赔款。未决赔款的高估和低估将直接导致保险产品价格的高低。

未决赔案的管理与未决赔款的估计直接影响到未决准备金提取、利润核算和产品定价的准确与否，甚至会影响到保险公司的偿付能力。加强保险公司未决赔案的管理与未决赔款的估计对于提升保险公司自身经营管理能力、提高监管部门监管能力有重要意义。

三、赔案周期及赔案时点的确认

一个正常的保险案件从发生到结束整个过程依次经历出险、报案、立案、查勘定损、理算、核赔、支付赔款等环节。保险标的发生保险事故，客户向保险公司报案索赔，保险公司立案后派人到事故现场调查原因、查勘定损，并收集相关案件材料交给内勤人员进行理算，理算完毕经核赔员审核通过，通知财务部门支付客户赔款后结案，赔案周期宣告结束。根据各环节的起止期间，将案件的整个生命周期可分成不同的案件状态：出险状态、报案状态、立案状态、查勘定损状态、理算状态、核赔状态，具体如图1所示。

对未决赔案的判断标准有两种口径，业务口径和财务口径，在某一评估时点(一般为每月末或年底)根据案件是否通过业务环节的核赔，案件分为业务已决和业务未决，经业务部门(如理赔部门、理赔中心等)的一线人员现场查勘定损、内勤人员理算、核赔人员签字确认核赔通过后的案件称业务已决案件，业务上尚未通过核赔的案件叫业务未决案件;根据案件是否通过财务上的支付赔款，案件分为财务已决和财务未决，财务上尚未支付给客户赔款的案件叫财务未决案件，财务上已支付给客户赔款的案件叫财务已决案件。一般而言较多采用财务口径的未决赔案定义，这里我们也采用财务口径的未决赔案加以讨论。

对未决赔案的管理和确认看似简单明了，但事实上并不简单。未决赔案是个动态过程，除报案、立案、查勘定损、理算、核赔、支付赔款等环节的完成客观上需要一定正常时间而导致正常理赔延迟外，实务中往往还存在一些问题，加剧未决管理复杂化，使赔案周期延长、缩短、中止或中断。存在的问题主要有：

1.已发生未报案出险后客户由于未来得及报案或出险后并没意识到会有财产损失、身体受伤等原因尚未报案但客户以后会索赔的案件称作已发生未报案(IBNR)。由于客户未报案，IBNR不能反映在保险公司的统计系统中，这部分一般只能通过精算技术进行推测。

2.报案未立案客户报案后但保险公司尚未立案的案件。除正常的立案延迟外，一些保险机构为缓解赔付压力，人为将一些已报案件暂时搁浅不立案，或仅仅手工登记在报案登记簿上，此即“该立不立”。不立案的案件是不会进入统计系统从而达到粉饰报表的目的。

3.注销或拒赔案件是指在各个环节上如发现有重复报立案、事故不属于保险责任范围之内或由于电脑系统原因形成的垃圾数据等原因形成的须作注销或拒赔处理的案件。实务中有时很难判断某一特定未决赔案该不该做注销或拒赔处理。案件被注销或拒赔时赔案周期结束，注销或拒赔案件不应确认为有效的未决赔案。实务中由于未决管理的人力和技术等方面原因存在“该销不销”现象。

4.某些环节上的异常延迟如在立案后由于客户不能提供充分的案件材料而迟迟不能进入理算环节，或虽然业务上已核赔通过但是可能由于投保人拖欠保费而迟迟未支付赔款等，于是这些案件悬而未决，产生“该决不决”现象。案件长期成为未决案件状态，加大正常赔案周期，占用未决赔款资源。

以上问题增加了未决赔案确认的难度，为确保未决数据的真实性应加强未决赔案管理、减少“该立不立、该销不销、该决不决”等现象发生。我们可以用下图来表示一定时期内出险的赔案经过演变后相互之间的关系。

图2显示，一定时期内所有发生的赔案分为已报案和未报案两部分，在已报的案件中又包括已立案、未立案和注销三部分，在已立案的案件中再细分为已决案件、注销案件、拒赔案件和未决案件四部分。按照财务口径的有效未决案件应该在剔除各种注销、拒赔案件、已决案件后，包括未报案(IBNR)、未立案、立案后未决三个部分在内的案件，而不仅仅是保险公司统计系统显示的立案后未决这一部分。在有效未决案件的三个组成部分中，未报案(IBNR)、未立案这两部分不能在保险公司统计系统中直接显示，未报案(IBNR)一般用精算技术进行推测，而未立案这部分人为因素较大只能通过流程上的管理加以控制。在国内由于管理、技术等原因一些保险机构的未决管理存在“该立不立、该销不销、该决不决”等现象，导致未决赔案数量不实。在国外保险发达管理完善的国家一般报案后即立案，注销及时，垃圾数据清理得力，运用这样的数据再做统计、精算的分析才能较为准确稳定。因此我们做统计、精算分析时一定要考虑到中国国情，先行加强未决赔案管理，确保原始数据真实，切勿生搬硬套国外精算技术。

四、未决赔款估计的动态过程

从理论上讲一个特定赔案在结案前是不能确切知道将来究竟要赔付多少，对未来事物的预测只能是近似的估计。单个未决赔案的未决赔款估计(case estimate)是一个动态反复过程，其过程如下：

从图3可以看出，正常的理赔业务流程中对单个赔案的未决赔款估计一般经历三种状态：

1.报损金额：接到客户报案后，根据保户对事故损失的初步估计，在系统立案时，录入的预计损失金额。报损金额的状态，在对其作出修改以前，一直作为该案的未决金额。

2.估赔金额：保险公司查勘人员对事故进行查勘定损，内勤管理人员根据查勘人员交回的查勘材料，对保险责任、事故责任、保险标的损失进行初步估算，由于对赔款计算较复杂，此时只能粗略估算出该案赔付金额，此金额即估赔金额，并将估赔金额作为该案的未决金额。

3.理算金额及业务已决金额：保险公司收到客户提供的所有索赔材料后，根据保户提供的索赔材料，并严格按照保险责任、事故责任比例、标的实际损失、免赔金额等规定，全面对该案的赔付进行理算。理算后的金额为理算金额，如果理算不能通过核赔审核需重新理算，理算通过核赔审核后此金额自然成为业务已决金额，业务已决金额即为最终支付给客户的赔款金额。以理算金额及业务已决金额作为未决赔款估计最为准确。一般地分别以报损金额、估赔金额、理算金额及业务已决金额作为未决赔款的估计，其准确程度依次递增。报损金额由客户报告，客户可能会夸大损失;估赔金额是经查勘定损后对赔付金额的初步估计，较为准确;而理算金额及业务已决金额已经接近或等同于最终支付给客户的赔款金额，因此以理算金额及业务已决金额作为未决赔款估计最为准确。国内多数保险机构未决赔款估计合理、流程规范，但是也不乏管理不善：有的机构一直将报损金额作为未决赔案估计，有的机构直到有估赔金额时才对未决赔款进行估计，有的机构在进行理算后并没有及时将未决赔款估计更新为理算金额，甚至一些保险机构为调节利润出现“该估不估、估而不准”现象，人为调整未决估损的大小，或对未决赔案进行低估、零估、负估，于是未决赔款波动很大，严重失真。因此加强未决赔案的管理，加快查勘定损、理算速度并及时更新未决赔款数值，提升业务人员理赔技能，是确保未决赔款金额的真实性、提高未决赔款估计的准确性的关键。

五、运用精算技术进行未决赔款估计时注意的问题

除较原始的“案均估损”法外未决赔款估计的精算技术在国外不下几十种，方法繁多，其中主要方法有：链梯模型(chain ladder method)、已发生案均赔款法(PPCI，Payments Per Claim Incurred)、已结案案均赔款法(PPCF，Payments Per Claim Finalised)、BF模型、准备金进展法等。在具体运用各种精算技术时需要注意以下几点：

1.未决赔款估计的目的是什么? 未决赔款估计的目的主要核算利润、产品定价、计算税收、编制偿付能力报告等，目的不同对未决赔款估计的保守程度也不同。就核算利润和产品定价而言，产品定价用的未决赔款估计要保守一些(未决赔款估计高估一些)以确保费率水平的充分性，而核算利润时一些公司迫于利润的压力可能会低估一些未决赔款。这些保守程度的不同会间接地反映到一些精算方法中精算师对选择因子(如链梯模型法中的Selective Factor)的选择。

2.如何确认未决赔案? 在利用精算技术进行未决赔款估计时除链梯模型法外统计汇总原始数据(即生成流量三角型的左半部分)一般要用到未决赔案的信息，未决赔案原始信息对预测结果影响很大。这就要求首先明确未决赔案的判定标准是财务口径还是业务口径，财务口径的未决要比业务口径的未决多出一部分，即财务未决包括业务未决和业务已决但财务未决两部分;其次应明确未决赔案应包括哪几个部分，未决案件应包括未报案(IBNR)、未立案、立案后未决案件三个部分，注意尤其不能遗漏未报案(IBNR)、未立案这两部分;再次应明确是否存在无效的未决数据，如数据库中应注销或拒赔的案件是否作了注销或拒赔处理，垃圾数据是否达到处理等。这些无效的未决数据应该剔除，否则会虚增未决数量。 3.未决数据库中单个未决赔案未决赔款估计采用何种状态值?要明确该机构在理赔流程上是一直将报损金额作为未决赔款估计，还是直到有估赔金额或有理赔金额时才对未决赔款进行估计，要明确该机构是否做到根据理赔进展情况及时更新未决赔款估计值。针对不同机构的流程和管理状况对案件未决赔款估计(case estimate)的数据进行适当处理以提高未决赔款估计的准确性。

4.精算模型的前提假设是否发生变化?不论用什么精算技术，都是以过去的理赔进展模式(理赔各环节延迟速度、未决赔款估计充足性等)为基础来预测未来的理赔进展模式。如果这种进展模式保持不变，通过精算技术能够较为准确预测;但是这种进展模式如果发生非预期性的变化，特别是一些人为因素引起的变化，如：理赔速度突然加速或减缓，有大量已报案件未能及时立案，应该注销或拒赔的案件没有及时作注销或拒赔处理，系统中存在较多垃圾数据，人为调整未决赔款估计等，这些因素使得过去和未来的理赔进展模式不一致。如果仍旧原封不动套用精算模型，未决赔款估计的准确性将大打折扣。

综上，在利用外国成熟的精算技术的同时，要考虑到我国目前的保险业务管理、业务流程特点，加强未决赔案管理、确保原始数据真实性、针对不同流程的数据做适当处理，对未决赔款的估计至关重要。

六、结论和建议

未决赔案的管理与未决赔款的估计直接影响到未决准备金提取、利润核算和产品定价的准确与否，甚至会影响到保险公司的偿付能力：在其他条件不变情况下，当年年末未决赔款准备金多提就会减少当年利润，当年年末未决赔款准备金少提则会增加当年利润，“未决赔款”常常成为某些保险机构“调节利润的蓄水池”;未决赔款的高估和低估将直接导致保险产品价格的高低。因此加强保险公司未决赔案的管理与未决赔款的估计对于提升保险公司自身经营管理能力、提高监管部门监管能力有重要意义。

一个正常的保险案件从发生到结束，整个过程依次经历出险、报案、立案、查勘定损、理算、核赔、支付赔款等环节，案件的整个周期可分成不同的案件状态：出险状态、报案状态、立案状态、查勘定损状态、理算状态、核赔状态。根据案件周期对未决赔案的判断标准有业务口径和财务口径两种，即未决案件有业务未决案件和财务未决案件两种定义之分，一般较多采用财务口径的未决赔案定义。对未决赔案的管理和确认事实上很复杂：未决赔案是个动态过程，各理赔环节完成客观上需要正常的延迟外，实务中存在诸如已发生未报案、报案未立案、注销或拒赔案件、某些环节上的异常延迟等问题，使赔案周期延长、缩短、中止或中断。这些问题增加了未决赔案确认的难度，为提高未决数据真实性应减少“该立不立、该销不销、该决不决”等现象发生。按照财务口径的有效未决案件应该在剔除各种注销、拒赔案件、已决案件后，包括未报案(IBNR)、未立案、立案后未决三个部分在内的案件，而不仅仅是保险公司统计系统显示的立案后未决这一部分。未报案(IBNR)一般用精算技术进行推测，而未立案这部分人为因素较大一般只能通过流程上的管理加以控制。

单个未决赔案的未决赔款估计(case estimate)是一个动态反复过程，正常的理赔业务流程中对单个赔案的未决赔款估计一般经历三种状态：报损金额、估赔金额、理算金额及业务已决金额，其准确程度依次递增。国内多数保险机构未决赔款估计合理、流程规范，但是也不乏管理不善：有的机构一直将报损金额作为未决赔案估计，有的机构直到有估赔金额时才对未决赔款进行估计，有的机构在进行理算后并没有及时将未决赔款估计更新为理算金额，甚至一些保险机构为调节利润出现“该估不估、估而不准”现象。因此加强未决赔案的管理，加快查勘定损、理算速度并及时更新未决赔款数值，提升业务人员理赔技能，是确保未决赔款金额的真实性、提高未决赔款估计的准确性的关键。

在具体运用各种精算技术进行未决赔款估计时需要注意以下几点：1.未决赔款估计的目的是什么?2.如何确认未决赔案?3.未决数据库中单个未决赔案未决赔款估计采用何种状态值?4.精算模型的前提假设是否发生变化?在利用国外成熟的精算技术的同时，要考虑到我国目前的保险业务管理、业务流程特点，针对不同流程的数据做适当处理，对未决赔款的估计至关重要。

由于实务中存在“该立不立、该销不销、该决不决、该估不估、估而不准”等现象，认真分析赔案周期、未决赔款估计的动态过程对于如何界定未决赔案标准、如何对未决赔案进行分类、如何将单个未决赔款估计准确从而确保总量意义上未决赔案的件数和金额两方面都准确具有现实意义。加强未决赔案管理是个长期、动态的过程，建议保险机构在未决管理中要做到报案后及时立案，该注销案件及时注销，垃圾数据应清理得力;同时，须提升业务人员的理赔技能，提高单个未决赔款估计的准确性，加快查勘定损、理算速度并及时更新未决赔款数值。目前我国保险业未决赔案管理工作有待完善，随着保险公司未决赔案管理能力的不断加强，保险公司自身经营管理能力和监管部门监管能力也将逐步提升. 参考文献

[1] 中华人民共和国财政部：保险公司财务制度(财债字〔1999〕8号 1999年2月1日) [2] 中华人民共和国财政部：保险公司会计制度(财会字〔1998〕60号 1998年12月8日)

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第五篇：未决赔款准备金的估计方法

来源：作者：日期：09-12-21

未决赔款准备金对非寿险公司来说是最为重要的负债项目之一，如何科学准确地对其进行估算具有非常重要的意义。为此，国内许多学者都对此做了研究。李中杰、孟生旺和袁卫对未决赔款准备金的估计作了详细的论述，并给出了具体的计算实例。吴清华从未决赔款准备金估算和管理中存在的问题出发，提出了加强未决赔款管理工作的具体措施，张徐和闫建军对我国常用的几种估算方法进行了较系统的评价。下面简要对现有未决赔款准备金的估计方法进行总结。

1.逐案估计法(Case-By-Case Estimating Method)。就是理赔人员对已经报告的全部赔案进行逐案分析判断，作出每案赔款额的估计数，然后汇总得出总的未决赔款估计数。基本思想：检查赔偿案件的登记表，由理赔人员对尚未解决的案件进行分析，估计每案的赔款额，加上少数尚未报告的赔偿案件的估计金额，汇总即得未决赔款准备金数额，然后加以适当的修正。这种方法对索赔金额确定、索赔频率较低、个案之间索赔金额差异较大、平均索赔金额难以估算的险种较为适合，如企财保险、火灾、信用保证险等。对其他险种，如机动车辆保险和家庭财产保险，该方法就不一定适合。此方法几乎完全凭估算人的主观判断，而事实上任何案件都要有损失理赔人和当事人的磋商，任何悲观和乐观的人为因素都会造成估计偏差，另外由于还要考虑很多诸如通货膨胀、理赔后果等非人为因素，估计数额也难免有偏差，而且此方法耗时费力工作量大，无法对(IBNR)的未决赔款进行统计。

2.保费比例法。基本思想：就是按照本保费总收入的一定比例来估算未决赔款。据了解，目前国内只有个别保险公司采用这一办法，提取比例大概是本保费收入的10%左右。用保费比例法的优点是简洁、明了，但是这一方法缺少科学依据，可靠性较差。

3.平均法。基本思想：依据保险公司的历史数据计算出每案赔款额的平均数，再根据对将来赔付金额变动趋势的预测加以修正。这一方法不依据个人主观判断，适用于索赔案多但索赔金额不大的保险业务，这些待决案件的金额大体相同，或其金额有大体相当的配比率，如汽车车身保险。但平均价值法将赔款的持续时间计算在内，所得的平均赔付额随赔款持续时间的变化而变化，因而此法不适合理赔延迟时间较长的险种。

4.赔付率法。基本思想：用该类保险所假定的赔款率来计算最终赔付数额，未决赔款额是从估计的最终赔付额中扣除已支付的赔款和相关理赔费用而得出。如汽车车体责任保险，实践中一般用60%的估计赔付率，最终赔付额是满期保费的60%，再减去已付的赔款及理赔费用的余额，即为未决赔款准备金。这种方法简单易行，但假定的赔付率和实际的赔付率可能有较大的出入，此时按该方法计算出的准备金不准确。由于假定的赔付率和实际的赔付率必然有出入，所以本法无法回避它的自身缺陷。

5.链梯法 (Chain Ladder Method)。基本思想：与平均法非常接近，它是在流量三角形(Run-off Triangle)的基础上最早发展起来的一种方法，它依据流量三角形中的各列的比例关系来外推预测未来索赔数据的值。保险公司将索赔数据(如赔付额、索赔次数、逐案估计值等)按照保险事故发生的和赔付额支出的进行交叉排列，组成三角形的格式，此表格被称为流量三角形。流量三角形从左下角到右上角的对角钱上的元素代表在每一日历的赔付额。

链梯法的基本假设为：不存在外来影响因素，诸如通货膨胀、未满期保险责任组成的变化、结算率的变化以及法律规定的变化等等;在出险与其理赔之间的延迟时间上的分配相对稳定，每一案发年的赔款支付方式稳定。

链梯法计算简单方便，而且当实际情况与上述假定吻合时，预测结果较为精确。但是，当实际数据与假设条件不符时，它还存在以下不足：

(1)有偏估计。链梯法要求各变量间是相互独立的，但实际各变量间存在一定的关联性，所以通常得出的估计为有偏估计。

(2)稳健性较差。链梯法对于观察值的变化极为敏感，即便是个别数据的变化，都会对估计结果造成较大的影响。

(3)忽略了外来影响因素。在实用时则必须考虑诸如通货膨胀、未满期保险责任组成的变化等因素影响。

为此，研究人员对基本的链梯估算法进行了改进，主要有以下三种形式：

(1)考虑通货膨胀的链梯估算法。用通货膨胀率将所有各年的赔款支出折合为“不变价格”，并依此进行计算;然后将所得各量换算为现值。

(2)改进的链梯估算法。在考虑通货膨胀因素的基础上，再考虑保险公司理赔政策的修改、有关法律规定的变化等，用不同年份的结算率的差别来改进原来的计算。

(3)“伦敦链”直线法。引入线性回归的思想进行赔款额直线的拟合，并据此求出各起始年对应的最终赔款额的估计值。

6.平均赔付额法。链梯估算法虽然进行了许多改进，但它仅仅是根据赔付额数据预测保险公司的未决赔款，而忽略了索赔次数数据，这事实上造成了部分信息的损失。平均赔付额法可以将索赔次数考虑在内。

平均赔付额是指赔付额与索赔次数的比率。平均赔付额模型根据索赔次数不同的统计口径可分为以下两种情形：

(1)PPCI(Payments Per Claim Incurred)。已发生索赔的平均赔付额，其中的索赔次数是指已经发生的索赔(包括已经发生但未报告的索赔——IBNR)。