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何谓信度理论？
信度模型：根据个体风险的索赔经验调整其费率的模型。
是非寿险精算学中最主要的成果。
例：如果保单持有人的索赔经验持续地好于他所属风险类别的手册费率（manual rate），则他可以要求降低其续期保费。原因：
手册费率基于风险类别的期望损失，而风险类别未必是
同质的。
例：保单组合的损失经验表明，平均每份保单的索赔频率为每年0.2次。假设有一份保单在过去的2 年发生了1 次保险事故，即其经验索赔频率为0.5。
问题：如何估计该被保险人在未来的索赔频率？
其他
如果没有被保险人的任何信息，则对其索赔频率的估计只能是0.2。
已知保单的经验索赔频率为0.5，这就表明0.2可能低估了该保单的索赔频率。
直接用0.5估计该保单在未来的索赔频率，也有不妥之处，因为保单的经验索赔频率会受到随机因素的影响
一个真实索赔频率很低的被保险人也会发生保险事故；
一个真实索赔频率较高的被保险人也可能在一定时期内不会发生任何保险事故。
因此，对上述保单索赔频率的最好估计值应该在0.2和0.5之间，即它们的某种加权平均。
如何确定权数呢？信度模型中的信度因子。
信度理论其中： 可信度，信度因子
信度补项（complement of credibility) ：通常是个体风险
所属的风险集合的平均费率
信度因子的确定方法
古典信度模型（有限波动信度理论）
该模型试图限制观察数据中的随机波动对估计值的影响
最精确信度模型（最小二乘信度模型）。该模型通过估计值与真实值之间误差平方和的最小化确定可信度。
Bühlmann信度模型
Bühlmann-straub 信度模型
古典信度模型
有限波动信度模型（limited fluctuation credibility）
完全可信度标准（Standard for Full Credibility）：在古典信度模型中，需要确定当个体风险达到多大规模时，才可以给其经验数据赋予100 ％的可信度。
如果个体风险的规模达到或超过这个标准，则其经验数据的可信度 ＝1 。否则