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经验费率：古典信度模型

信度模型：根据个体风险的索赔经验调整其费率的模型。

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？

0.2 0.5

其他

如果没有保单的任何信息，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可能低估了其索赔频率。

直接用0.5估计该保单在未来的索赔频率，也有不妥之处：

一个索赔频率很低的保单也会发生保险事故；

一个索赔频率较高的保单也可能在一定时期内不发生任何事故。

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。 

讨论：

其中

Z：

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理论

信度因子的确定方法

古典信度模型（有限波动信度理论）

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）。估计值与真实值之间误差平方和的最小化。 

Bühlmann信度模型

Bühlmann-straub信度模型