【摘 要】
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健康保险作为有效的市场化健康风险管理工具逐渐受到青睐.同时,物联网和大数据等创新科技的应用使得医疗健康相关的数据大幅增加且以极快的速度更新,给传统健康保险定价带来巨大挑战.在此背景下,基于大数据背景展开健康保险动态定价研究具有重要意义.本文基于大数据技术构建变换的隐马尔可夫模型,将被保险人多维度健康管理数据合理引入,进行更精准的健康风险预测,并基于奖惩机制实时对健康保险费率进行动态调整.研究发现,相对于传统定价模型,本文所搭建的健康保险费率动态调整机制不但能够防范逆选择风险,还能在很大程度上缓解道德风险,
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健康保险作为有效的市场化健康风险管理工具逐渐受到青睐.同时,物联网和大数据等创新科技的应用使得医疗健康相关的数据大幅增加且以极快的速度更新,给传统健康保险定价带来巨大挑战.在此背景下,基于大数据背景展开健康保险动态定价研究具有重要意义.本文基于大数据技术构建变换的隐马尔可夫模型,将被保险人多维度健康管理数据合理引入,进行更精准的健康风险预测,并基于奖惩机制实时对健康保险费率进行动态调整.研究发现,相对于传统定价模型,本文所搭建的健康保险费率动态调整机制不但能够防范逆选择风险,还能在很大程度上缓解道德风险,并基于健康管理理念有效激励被保险人主动进行风险控制,对健康保险动态定价的理论探索和实践检验具有一定启发.
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期货投资不仅可以规避现货市场的价格风险,还可以实现投资者在可承受风险下获得更高收益的目标.随着期货市场国际化程度不断加深,在考虑杠杆的前提下,研究如何在不同期货品种中优化配置资产,进而获得既定风险下的更高收益显得十分重要.本文在不确定环境下,构建考虑杠杆的期货组合优化模型,通过该模型可以一次性解决最优杠杆和资金占比问题.实证表明:该模型可以更有效地控制风险、提高收益.依据研究结论,本文提出充分利用期货的配置价值、提高投资者组合管理能力、不断拓展期货投资研究的理论范围等建议.
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