递减免赔额

免赔额随损失变大而减少、到某个金额以上全赔，每次损失平均赔多少？和普通免赔、相对免赔比差多少？

SOA FAMSOA ASTAMCAS MAS-I按输入的参数计算
对过的标准答案
2 条
覆盖的考试公式
1 个
参数
6 个
开源库
2 个

01当场运行

改一个参数，当场重算

正在用默认参数运行，计算量大的方法最多要 20 秒。

04出处和说明

公式从哪里来，有什么限制

列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。

参考

  • Klugman、Panjer、Willmot：Loss Models第 8 章 Coverage modifications 的习题：disappearing deductible

覆盖的考试公式

  • COV-003绝对免赔与相对免赔（franchise）FAMASTAMMAS-I

公式条目按精算考试的公式表整理，编号和中文名是平台自己的。

这个方法算什么

损失 ≤ d 不赔；d < x ≤ L 时赔 L(x − d)/(L − d)；x > L 时全赔。用有限期望值算期望赔付，并和普通免赔额、相对免赔额比较。

说明和限制

  • 递减免赔额在普通免赔额（L → ∞）和相对免赔额（L → d）之间。
  • x > L 时全赔的写法保证了赔付在 x = L 处连续。

数据

没有用数据：按输入的参数计算

开源库和版本

  • scipy1.17.1BSD分布拟合、统计检验
  • numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算

05同族的方法

保障调整，还有 5 个方法

同一个方法族里的其他方法。在智能体里，用一句话就能调用这些方法。

在智能体里这样问“免赔额随损失变大而减少、到某个金额以上全赔，每次损失平均赔多少？和普通免赔、相对免赔比差多少？”