【摘 要】
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本文选取我国大陆地区1990～2019年的地震灾害数据为研究样本，以地震造成的直接经济损失、死亡人数和受伤人数三个维度为研究对象，建立了复杂数据结构下的多维地震风险模型。在不同期限结构和不同偿付水平下，运用蒙特卡洛模拟算法测算了我国地震保险基金的风险规模和保费水平。与传统的巨灾精算模型相比，多维地震风险模型不仅解决了连续型、离散型和半连续型数据的联合建模问题，还能够更好地刻画多维地震风险之间非对称
【机 构】
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对外经济贸易大学保险学院统计与精算系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“复杂数据结构下的巨灾保险定价模型及其应用研究”（71901064）； “对外经济贸易大学优秀青年学者”项目（20YQ16）;对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（CXTD13-02）； 北京市教育委员会科技计划一般项目（KM202010017001和KM201910017002）；
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本文选取我国大陆地区1990～2019年的地震灾害数据为研究样本，以地震造成的直接经济损失、死亡人数和受伤人数三个维度为研究对象，建立了复杂数据结构下的多维地震风险模型。在不同期限结构和不同偿付水平下，运用蒙特卡洛模拟算法测算了我国地震保险基金的风险规模和保费水平。与传统的巨灾精算模型相比，多维地震风险模型不仅解决了连续型、离散型和半连续型数据的联合建模问题，还能够更好地刻画多维地震风险之间非对称的相依结构。实际分析表明，在巨灾风险度量中考虑复杂的相依结构能够更好地分散地震的尾部风险，有效地减少政府的财政负担，提高地震保险的风险覆盖水平，为完善我国地震巨灾保险制度提供理论支撑。
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