清华大学学报(自然科学版)

作者：胡俊, 疏学明, 解学才, 颜峻, 张雷

单位：1. 北京师范大学 国家安全与应急管理学院, 珠海 519087;<br>2. 北京师范大学 应急管理部-教育部减灾与应急管理研究院, 北京 100875;<br>3. 清华大学 工程物理系, 公共安全研究院, 北京 100084;<br>4. 中国劳动关系学院 安全工程学院, 北京 100048

关键词：火灾保险,风险评估,费率计算,Bayes网络,拉丁超立方采样

基金：国家“十三五”重点研发计划(2020YFC0833402);应急管理部消防救援局科技计划项目(2020XFZD17)\r\n

火灾保险是有效应对火灾风险的重要手段,根据建筑的火灾风险准确厘定建筑的火灾保险费率是保险行业关心的问题。当前的建筑火灾保险费率主要基于保险市场的统计数据得到火灾的发生频率和期望损失,然后再根据建筑的风险评估结果进行浮动调整。这种方法难以精确反映建筑的火灾风险,得到的保险费率也较为粗略。该文构建了建筑火灾费率的定量厘定模型,采用Bayes网络的方法计算建筑起火概率,并采用拉丁超立方采样的方法,对建筑火灾不同阶段的烧损率进行了分层采样,得到火灾损失的复合概率分布估计,从而对具体建筑的火灾风险进行定量评估,再根据风险评估的结果对保险费率进行了厘定。选取了15户家庭,根据风险评估的结果厘定了保险费率,并将结果与保险市场火灾纯保险费率进行了比较。结果表明,该模型更能反映火灾风险的差异化水平,得到的保险费率更具有公平性。

来源：2023年第5期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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