什么是大树法则

什么是大树法则

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.