什么是保险中的大数法则

什么是保险中的大数法则

大数法则分为数学上的大数法则与统计学上的大数法则。保险公司通过分保手段分散危险，是基于统计学上的大数法则。保险所承担的风险有偶然性的，以个别风险而言，很难预测发生的规律。但对同类的事物经过长期的观察，可以找出接近正确的危险发生频率。例如房屋失火，人的死亡，对某一房屋和某一人而言，是无法预测其发生的，但尽可能地汇集更多的人或房屋，观察一定期间，则可测出死亡人数或失火件数发生的或然率。如果观察的人数或房屋越多，其发生的或然率越准确、越规范化。例如，假定每万幢楼房中，平均每十幢楼失火，其或然率为1/1000或0.001，但事实上，某年失火的楼房为13幢，某年可能为7幢，因此，差异可能在10的上下各3，也就是说，其不确定性为3/10000或0.0003。当把观察的楼房增至为万幢时，其或然率仍为0.001，但是，每年事实上的差异要减少许多，下表显示了危险单位数、损失数、或然率和不确定性之间的比率:
     
       危险单位数 损失数 或然率 不确定性
       1000 1 0.001 0.0
       10000 10 0.001 0.00
       100000 100 0.001 0.000
       1000000 1000 0.001 0.0000
     
       运用大数法则的原理，可知偶然事故必以一定的或然率发生。换言之，大数法则能利用偶然，以除去偶然。保险也是运用此项特性，将偶然予以必然化。再保险是保险的保险，亦应用此特性，排除偶然的支配，使偶事故符号在预测范围内发生，使保险的经营，因此获得合理化和安定。
       再保险中的大数法则就是原保险人将其承保的数额不一，危险性质迥异的各种风险，及时分散于再保险人之间，将自己负担的责任限在一定的金额之内，使之平衡化，在许多不确定的数量中取其最大的公约数，作为自留额。凡承保的业务超过自留限额时，即安排再保险。根据均衡原理，再保险是增加总承保标的件数，降低保险额的平均数字的主要关键。
       运用大数法则，在保险实务上，最重要的尽可能地获得多数危险，数量越多越好。其方法有二：一是增加直接承保的危险数量；二是增加再保险所承担的危险数量。就前者而言，保险人往往受主观客观条件的限制，不能如愿以偿，例如，受资本、业务、地域、人事背景等影响。在此情形下，保险人须充分利用第二种方法，接受再保险。
       运用大数法则，可将偶然事故发生的不确定性减少。因此，保险业能准确预测危险的发生。既能预测，就必然会设法和防备或避免其发生。结果降低危险发生的或然率，达到营利和社会安定的目的。
       大数法则的一个重要条件，就是客观上必须要有大量的同类的危险单位存在，并且由保险公司所承保的危险数量也是足够充分的。另一个重要条件是，每个危险单位的保额必须要求是均等的，并且每个危险单位是单独地面临可能发生的损失，而无责任累积。保险公司虽然在业务经营中运用了大数法则，但由于种种因素，如没有承保大量的同类危险单位，或每个危险单位的保额不均等等，还会出现不稳定的情况。再保险有利于制造大数法则所需要的条件和进一步分散危险。大数法则和再保险是保险业务经营中两个重要的方面，在工作中将它们有效地结合起来，有利于促进业务经营的稳定。