Хоча класифікація нараховує ціле розмаїття аквізиторів за формами співпраці зі страховою компанією, видами страхових продуктів, наборами страхових та інших фінансових продуктів, проте технологія підготовки аквізиторів до професійного продажу практично єдина. Але перш ніж розглянути

1. Складання переліку страхових продуктів на підставі особистих характеристик кандидата: для того, хто раніше працював у банку, – страхування фінансових ризиків; фахівців у сфері автотранспорту або медицини – відповідно автотранспортних ризиків та особистого страхування.

Розділ 21. Моделі індивідуальних позовів. Розділ 22. Моделі процесу позовів. Розділ 23. Модель індивідуального ризику. Розділ 24. Моделі тривалості життя. Розділ 25. Страхування Життя. Розділ 26. Модель колективного ризику. Розділ 27. Динамічна модель банкрутства.

Для зручності роботи з випадковою величиною індивідуального позову X допускається її структурування. Наприклад, у розглянутих вище моделях страхування життя природно записати величину X як добуток Х = І-УУ де випадкова величина / дорівнює 1

Ідея рандомізації винятково важлива при описі індивідуальних позовів з позиції портфеля як єдиного цілого. Розглянемо, наприклад, портфель з N угод страхування життя на один рік. У цьому випадку індивідуальний позов X,, пов’язаний з І-ю

22.1. Статична модель для кількості позовів за фіксований проміжок часу. 22.2. Динамічна модель для кількості позовів за фіксований проміжок часу. 22.3. Від’ємний біноміальний розподіл. Нещасні випадки, які призводять до подання позовів, відбуваються у непередбачувані

Модель, описана вище, є статичною, тобто не містить сценарію надходження позовів у часі. Вона фіксує лише взаємодію індивідуальних угод. У динамічній моделі фіксується взаємодія кількості позовів, що надійшли за різні проміжки часу, які не

23.1. Точні та наближені методи обчислення ймовірності банкрутства. 23.2. Принципи призначення страхових премій. Індивідуальні позови становлять інтерес на самі по собі, а передусім з позиції їх наслідків для фінансового стану компанії. Якщо у деякий

Сума р, за яку людина або організація купує собі страховку, називається премією. Питання про те, яку плату страхова компанія повинна призначати за те, що бере на себе той або інший ризик, дуже складне. У

24.1. Функція дожиття. 24.2. Інтенсивність смертності. 24.3. Таблиці смертності. 24.4. Деякі аналітичні закони смертності У розділах 24 та 25 в основному будуть розглядатися моделі страхових систем, призначених для роботи з випадковими втратами, в яких

Використовуючи формулу (24.3), отримаємо щільність ймовірності смерті після досягнення віку х. Підставимо у формулу (24.3)2 = *+ Ах Р(х<Хїх + Ах/Х>х) = Р*ІХ + ^)-Р*Іх)*М^. (24.12) У цьому виразі FX(x) = fX(x) – щільність

25.1. Страхові угоди з виплатами в момент смерті 25.2. Страхові угоди з виплатами наприкінці року смерті. 25.3. Страхові ануїтети. 25.4. Нетто-премії. 25.5. Нетторезерви. Як вже зазначалося, страхові системи призначені для зменшення несприятливих фінансових наслідків

25.1. Страхові угоди з виплатами в момент смерті 25.2. Страхові угоди з виплатами наприкінці року смерті. 25.3. Страхові ануїтети. 25.4. Нетто-премії. 25.5. Нетторезерви. Як вже зазначалося, страхові системи призначені для зменшення несприятливих фінансових наслідків

Страхування на дожиття строком на п років передбачає виплату після закінчення п років лише тоді, коли застрахований буде живий після п років з моменту укладення страхової угоди. Якщо сума, що буде виплачена, становить 1,

У попередньому розділі були розглянуті моделі страхування життя, в яких виплати проводилися у момент смерті. На практиці більшість виплат проводяться у момент смерті, отже, відсотки нараховуються до того моменту, як виплати будуть реально проведені.

Прямий довічний ануїтет передбачає щорічні виплати по 1 доти, доки застрахована особа жива. Виплати здійснюються в моменти часу 0, 1, К. Разову нетто-премію такого ануїтету можна обчислити за формулою А*=ї>Рх. (25.24) Нагадаємо, що о

Позначимо через %Ь різницю в момент £ поточної вартості майбутніх страхових виплат і поточної вартості майбутніх внесків. Нетто-резерв (резерв нетто-премій) У момент ї Позначається символом у і визначається як умовне математичне сподівання величини (£

26.1. Точні та наближені методи розрахунку ймовірності банкрутства. 26.2. Складені пуассонівський та від’ємний біноміальний розподіли. Так само, як і в моделі індивідуального ризику, у моделі колективного ризику аналізується відносно короткий проміжок часу та припускається,

27.1. Класична модель ризику. 27.2. “Практичні” оцінки ймовірності банкрутства В класичній моделі ризику, дифузійна апроксимація процесу ризику. 27.3. Порівняння апроксимацій імовірності банкрутства страхових компаній. 27.4. Знаходження точних оцінок імовірності банкрутства страхових компаній України у

Природно поставити питання про ймовірність банкрутства страхової компанії, яка має початковий капітал u, на інтервалі часу [0, + ао). Позначимо цю ймовірність через \і(и). Очевидно, що ф(и) = Р < 0 при деякому T

Природно поставити питання про ймовірність банкрутства страхової компанії, яка має початковий капітал u, на інтервалі часу [0, + ао). Позначимо цю ймовірність через \і(и). Очевидно, що ф(и) = Р < 0 при деякому T

Фактично явну формулу для ймовірності банкрутства Ц/(и) В класичній моделі ризику, що розглядалася у попередньому підрозділі, можна вказати лише для того випадку, коли виплати страхової компанії розподілені за експоненціальним законом. У цьому ж параграфі

Фактично явну формулу для ймовірності банкрутства Ц/(и) В класичній моделі ризику, що розглядалася у попередньому підрозділі, можна вказати лише для того випадку, коли виплати страхової компанії розподілені за експоненціальним законом. У цьому ж параграфі

Фактично явну формулу для ймовірності банкрутства Ц/(и) В класичній моделі ризику, що розглядалася у попередньому підрозділі, можна вказати лише для того випадку, коли виплати страхової компанії розподілені за експоненціальним законом. У цьому ж параграфі

Досить важливим є питання, яка з наведених оцінок дає найточніший результат для ймовірності банкрутства залежно від різних значень параметрів функції (и). Такі чисельні порівняння різних апроксимацій можна знайти, наприклад, у Дж. Гранделла і К.-О.