x
де  р^ ^  — деяка  невід'ємна  функція, то  випадкова  величина  називається
абсолютно  неперервною,  а функція  р,  —щільністю  розподілу  випадкової  величини
  Абсолютно  неперервними  можна вважати,  наприклад,  розмір майбутніх  прибутків
страховика,  а також тривалість  очікування  між двома  послідовними  страховими
випадками.
Числові  характеристики  випадкових  величин.  У страховій  практиці, як  правило,
нас  цікавлять не  самі випадкові  величини, а  деякі їх числові  макрохарактеристики.
Найважливішими  з них є  математичне  сподівання  та  дисперсія.
Математичне  сподівання  (його називають  також середнім,  або сподіваним,
значенням)  — це середньозважене  за ймовірністю  значення випадкової  величини.  Для
дискретних  випадкових  величин математичне  сподівання  обчислюється  з формулою:
i
де  хі,  — значення,  яких набуває  випадкова  величина;  Рі  — ймовірності  їх реалізації.
Для  абсолютно  неперервних  випадкових  величин математичне  сподівання  подається так:
м\~= ]tp(Qt
де  р? — щільність  випадкової  величини Якщо  випадкова  величина  невід'ємна
(0<Ј),  математичне  сподівання  можна обчислити  за формулою:
Для  будь-яких сталихa,  b  та випадкових  величин Z  виконуються  такі властивості
математичного  сподівання:
М\=а
м\ї~=ьм\
Дисперсія  характеризує  відхилення  випадкової  величини від  її середнього
значення  й обчислюється  як математичне  сподівання  квадрата відхилення  цієї величини
від  її математичного  сподівання:
Дисперсія задовольняє такі співвідношення:
dY=mY_ zm\7-  D\~=0
D\  f=b2D\~_
D\ + a=D \
де  а, b  — довільні  сталі;Ј  — випадкова  величина. Якщо  випадкова  величина
невід'ємна  (0<Ј),  дисперсію  можна обчислити  за формулою:
+со
_=2jV<
о V о
Поряд  з дисперсією  часто використовують  похідні поняття  —  стандартне
відхилення  та  коефіцієнт  варіації.  Стандартним,  або середньоквадратичним,
відхиленням  називають  корінь квадратний  із дисперсії.
Відношення стандартного відхилення випадкової величини до модуля
математичного сподівання називається коефіцієнтом варіації.
+СО І +00
D\~=2 \ti-F,(t)ljf-\ \i-Ff0)2/
V\
- сг.
НІГ
  Для  випадкової  величини Ј,  квантилем  рівня а  (або tt-квантилем)  називається
величинаta,  яка при  заданому значенні  довірчої ймовірності  & є  коренем рівняння
Незалежність  випадкових  величин.  Випадкові  величиниЈ,  та  називаються
незалежними,  якщо за відомим  значенням  величиниЈ  не  можна зробити  жодних
висновків  стосовно значення  і навпаки,  значенняЈ  ніяк не  впливає на  обізнаність  із
величиною  Ј. Формально  випадкові  величини Ј  та Ј  називаються  незалежними,  якщо
при  будь-яких значеннях  а та Ь імовірність  події Р ^ <  а,  %  <Ь  є добутком
ймовірностей  подій Р ^<а  та Р
Р^<а, g <Ь~=Р 4<а~_Р Ј<Ь\
Якщо  випадкові  величини не  задовольняють  наведену щойно  умову, то вони
називаються  залежними.  Прикладом  залежних випадкових  величин є кількість  позовів та
сумарний  розмір виплат.  Відсутність  позовів означає  відсутність  виплат. Нехай  Ц —
кількість  позовів (кількість  виплат) у поточному  році,Ј  — відповідна  сума виплат  у
страховика.  Нехай з імовірністю10  %  протягом  року виплат  у страховика  немає. Цей  факт
можна  записати кількома  способами:
Р 4 = 1гРн j І0%
р $ = о ^Р Ј<1^10%
Рі$<1, Ј < 1грн j 10%
Отже,Р іі<1, ^ < 1грн З*Р ^< 1 ггр ij і\< 1 , Це означає, що випадкові величини
Ц  іЈ,  залежні.  Незалежними  випадковими  величинами  можуть вважатись,  наприклад,
кількості  позовів з різних  видів страхування.
Наведемо  дві важливі  властивості.  Якщо випадкові  величини та  незалежні,  то
для  них виконуються  такі співвідношення:
М  Iд~=М  ІМ  J"
D\  + g~=D І  +  |;
Статистичні  оцінки.  Часто ми не  маємо інформації  про реальний  розподіл
випадкової  величиниЈ,  але маємо  деяку сукупність  спостережень,  у результаті  яких вона
набуває  значень  х1, х3, ...  хп.  Ця сукупність  значень називається  вибіркою,  а величини
- 1 "
х = - ТиХг■2 1 V/ ">
1 * =—-П-І1,Ґ!
відповідно  вибірковим  (емпіричним)  середнім  та  незсуненою  вибірковою  (емпіричною)
дисперсією.  Вибіркове  середнє використовують  для оцінювання  математичного
сподівання:
хкМ\
незсунена вибіркова дисперсія є оцінкою дисперсії випадкової величини:
s2=D\'_
Принципи  обчислення  тарифних ставок.  В актуарній  практиці  використовуються
найрізноманітніші  методи обчислення  тарифних ставок.  Усі вони базуються  на принципі
еквівалентності  фінансових  зобов'язань  страхувальника  і страховика.  Але парадокс
полягає  в тому, що не  існує єдиного  погляду на те,  як тлумачити  цей загальновизнаний
принцип  страхування.  Розглянемо  найпоширеніші  підходи до  трактування  принципу
еквівалентності.
Еквівалентність фінансових зобов'язань як еквівалентність сподіваних
  значень.  Зобов'язання  страхувальників  полягають у  сплаті страхових  премій. Зобов'язання
страховика  оплачувати  позови страхувальника.  Нехай  р  означає суму  зібраних
страховиком  премій,  X —  сумарні  виплати страховика.  Природно вважати,  що
справедливою  платою за ризик  страховика  є сподіване  (середнє) значення  випадкової
величини  X:
р=М ^
У  такому вигляді  принцип еквівалентності  доволі часто  використовується  у
страхуванні  життя та деяких  інших галузях  масового  страхування.
Еквівалентність  зобов'язань  з погляду теорії  розорення.  Зобов'язання
страхувальників  мають безумовний  характер. Купуючи  поліс, страхувальник  звільняє себе
від  ризику несподіваних  витрат. Витрати  страховика,  навпаки,  непередбачувані.
Страховик  бере на себе  ризик, який  полягає в тому,  що його виплати  будуть значно  більші
за  М[Х].  Тому страховик  вправі вимагати  додаткової  плати за можливі  збитки —
ризикову  надбавкуL.  Із цього  погляду справджується  співвідношення:
p=M^~+L
Постає  запитання:  якими мають  бути розміри  ризикової  надбавкиL  та страхової
премії  р? Щоб  відповісти  на нього, доцільно  звернутися  до теорії розорення.
Факт розорення страховика описується співвідношеннямU + р <Х,
деU — розмір власних коштів страховика.
Відповідно ймовірність розорення дорівнює Р{и + р < X}.
Отже,  якщо страховик  намагається  досягнути  ймовірності  розорення  а, то  він має
забезпечити  розмір страхових  премійр  таким, щоб  виконувалося  співвідношення:
Р{и + р <X}.= а
Таке  розуміння  принципу  еквівалентності  є найпоширенішим  у сьогоденній
практиці.  Основним недоліком  цього підходу  є досить висока  абстрактність  поняття
«ймовірність  розорення».  Яка ймовірність  розорення  страховика  вважається  достатньою
—  10,1 чи 0,1  %? На це запитання  дуже важко  дати аргументовану  відповідь.  Зменшення
ймовірності  розорення з  2 до 0,2 % для страховика  не має принципового  значення, хоча
може  призвести до  необхідності  збільшити  ризикову надбавку  в півтора рази.
Принцип  еквівалентності  зобов'язань  у термінах  теорії розорення  має математично
обґрунтовану  форму, але  застосування  його в актуарній  практиці може  призводити  до
значних  коливань  розрахункових  значень.
Еквівалентність  зобов'язань  з погляду теорії  корисності.  Нині дедалі
популярнішим  стає підхід  до формалізації  принципу  еквівалентності  фінансових
зобов'язань  страхувальника  і страховика,  що ґрунтується  на теорії  корисності.
Основним  поняттям цієї  теорії є функція  корисності.  Функцією  корисності
називають  функцію  и(х),  яка має такі  властивості:
функціяU зростаюча —и(х)> и(у)приX > у,
функціяU задовольняє нерівність Єнсена М[и(х)] < и(М[х]);
функціяи задовольняє умову нульової корисності и(0) = 0.
Функція корисності визначає ступінь важливості для страховика певних грошових
сум. Вона має суб'єктивний характер, включаючи психологічний компонент.
За допомогою функції корисності принцип еквівалентності можна записати так:
М\<1 + р-Х^=иі?1
Отже,  сподівана  корисність  капіталу страховика  після прийняття  ризиків не  повинна
зменшитися  порівняно з  корисністю  початкового  капіталу. На  практиці  часто
застосовують  експоненціальну 1  -е~ах  та  квадратичну ах-х2  функції
корисності.
Головна проблема при практичному використанні принципу еквівалентності в
2. ВИЗНА ЧЕННЯ ТАРИФІВ ЗА ДОГОВОРАМИ СТРАХУВАННЯ ЖИТТЯ
Страхова  виплата за  договорами  страхування  життя здійснюється  одноразово  в
розмірі  страхової суми  (її частини)  і/або у вигляді  послідовних  виплат страхової  суми
(додаткове  забезпечення  доходу застрахованої  особи в разі  її хвороби,  досягнення  нею
віку,  який визначено  у договорі  страхування,  настання певних  подій у її житті).
Страхові виплати здійснюються в разі:
смерті застрахованої особи;
дожиття застрахованої особи до закінчення строку дії договору страхування;
   досягнення   застрахованою   особою пенсійного   віку (страхування   додаткової
пенсії)   або віку, який   визначено в   договорі   страхування;
   настання   події в житті   застрахованої   особи, яка   обумовлена   у договорі
страхування   (укладання   шлюбу, народження   дитини, вступ   до навчального   закладу,
смерть   близького   родича застрахованої   особи —   дружини,   чоловіка, дітей,   батьків).
  Умови  договору страхування  життя можуть  додатково  передбачати  обов'язок
страховика  здійснити  страхові виплати  в разі:
хвороби застрахованої особи;
тимчасової непрацездатності застрахованої особи внаслідок нещасного