复合泊松分布解决保险定价问题的matlab
时间: 2023-08-22 16:07:56 浏览: 283
复合泊松过程可以用于保险定价问题中的风险模型。下面是一个用MATLAB求解复合泊松分布的保险定价问题的示例代码:
```matlab
% 定义泊松分布参数
lambda = 0.2; % 单位时间内发生事故的平均次数
mu = 2; % 每次事故中出险车辆的平均数量
% 定义保险赔偿函数和保费计算函数
loss = @(n) n * 1000; % 每辆车的理赔金额为1000元
prem = @(n) 1500 + 600 * n; % 每辆车的保费为1500元,每多一辆车增加600元
% 计算不同车辆数量下的期望赔付和期望收入
n = 0:10;
E_loss = zeros(size(n));
E_prem = zeros(size(n));
for i = 1:length(n)
P_n = poisspdf(n(i), lambda); % 计算跳跃次数为n的概率
P_k = exp(-mu) * sum((mu .^ k) ./ factorial(k)); % 计算每个跳跃间隔内发生的事故数量的概率
P_comp = P_n * P_k; % 计算复合泊松分布的概率
E_loss(i) = loss(n(i)) * P_comp; % 计算期望赔付
E_prem(i) = prem(n(i)) * P_comp; % 计算期望收入
end
% 绘制期望赔付和期望收入曲线图
figure;
plot(n, E_loss, 'b-', n, E_prem, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('车辆数量');
ylabel('金额(元)');
legend('期望赔付', '期望收入');
grid on;
```
该代码假设每辆车的理赔金额为1000元,每辆车的保费为1500元,每多一辆车增加600元。在不同的车辆数量下,计算期望赔付和期望收入,并绘制曲线图。