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当今社会经济快速发展,人们生活水平不断提高,社会对医疗服务的需求也呈现出快速增长的趋势,健康保险作为一种个人健康风险的管理手段和医疗服务的支付方式,就是在这样的背景之下成为社会关注的焦点,也逐渐成为学术界研究的热点。
1997年以来,我国健康保险实现了快速的发展,年均增速达53.97％,远远高于寿险业务26.19％和意外险业务13.37％的年均增速。健康保险保费收入1997年为12.67亿元,到2009年,健康险业务累计保费收入为574亿元,承保人群达到上亿人次。
然而,健康保险尤其是它的重要分支重大疾病保险在实现快速发展的同时,也存在很多问题。各家保险公司健康险产品赔付率普遍高于正常经营的容忍度,一般高达70％,部分保险公司的赔付率甚至超过100％,加上代理费用和管理费用等经营成本,市场面基本处于亏损状态。
于是,重大疾病保险市场呈现出供求严重矛盾的局面:一方面市场空间大得惊人,另一方面保险公司裹足不前；一方面社会公众需求迫切,另一方面市场供给乏力。
从保险公司的角度来看,保险公司开发重大疾病保险产品缺乏大量基础数据。重大疾病保险的费率确定因素与其他寿险产品明显不同,寿险产品费率的厘定依据的是死亡率,而重大疾病保险依据的是疾病发生率和医疗费用率等因素,但是目前没有专门机构针对特定人群的发病率和基本医疗费用率进行数据搜集和统计分析工作,这使得产品设计缺乏数据支持,费率厘订缺乏科学性。若费率过低,则保险人将承担巨额亏损风险；若费率偏高,又将因缺乏吸引力而滞销。同时由于近年来医疗费用支出大幅飙升。医疗费用的失控,使许多保险公司不敢冒高赔付率风险去开发重大疾病保险险种。而且道德风险和欺诈风险的存在,使得保险公司面临更大的风险。另外,保险公司风险管理水平滞后,专业医疗技术人才的匮乏、精算技术的落后、核保核赔力量薄弱、专业化信息管理水平低下等因素也导致经营风险难以控制。
要想解决重大疾病险市场上的供求矛盾,一方面要认真研究重大疾病保险不同于其他保险产品的独特之处,以发现问题的客观根源所在；另一方面,作为供给方的保险公司应该努力从自身的角度研究解决问题的方法,注重从核保环节进行创新,开发可靠的核保模型,从面能更好地控制风险,进而为社会提供更加合意的重大疾病保险产品。
本文将从健康保险核保的角度入手,在此基础之上选取实践中占市场份额最大的健康险产品——重大疾病保险,对重大疾病保险核保的理论和实践进行细致地考察,对其核保过程进行模拟,并最终提出一种可行的方法。
从研究方法上来说,本文试图从定量分析的角度进行一些创新和突破。利用重大疾病保险中被保险人基本特征信息形成对被保险人保险风险的评价体系,来测度和判断其潜在风险的大小。本文就是按照这种思路来一步步展开的。文中所使用的样本来自某保险公司的保险实践。被保险人特征包括年龄、身高、体重、相关病症的发生与否等统计项目。在进行数量分析之前,我们首先对各个变量进行统计特征分析。并且按照其特征把自变量划分为不同的组别,从而研究各个不同组别的特征是否对因变量产生显著的影响。简单的二变量间关系的卡方分析表明一些统计项是应该包括进模型分析中来的,而一些统计项是应该排除在模型之外的。接下来的多元分析当中,我们首先利用logistic模型来进行模拟。但是,logistic模型和人工神经网络对坏客户的预测并没有达到很好的效果。那么如何建立模型和算法来适应不平衡数据结构就成为可选的改进方向。经过对AdaBoost算法的成本敏感性改进,我们提出了具有明确损失函数和成本敏感性邻域的AAdaboost算法。经过模拟试验和中国重大疾病保险实际数据的检验发现,该算法在解决非平衡数据结构和成本敏感性方面达到了很好的效果。