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申请/专利权人：中国再保险(集团)股份有限公司

摘要：本发明涉及巨灾保险业务领域，尤其涉及一种基于拉丁超立方方法的巨灾事件抽样方法与一种计算机程序产品，该方法包括获取参数步骤，排序步骤，确定抽样间隔值步骤，抽样步骤，乱序步骤；本发明的计算机程序产品被处理器执行时实现本发明方法中的所有步骤。本发明提高了对小概率事件的抽样准确性，模拟的巨灾事件发生情况更接近实际情况。

主权项：1.一种基于拉丁超立方抽样方法进行巨灾事件模拟的方法，其特征在于，包括模拟巨灾事件序列的方法的如下步骤：获取参数步骤获取被模拟巨灾事件的事件频率和事件标识；排序步骤将被模拟巨灾事件按照事件频率进行排序，得到相对应的排序事件频率和排序事件标识；确定抽样间隔值步骤用排序事件频率总和除以抽样数N得到每次的抽样间隔值δ；抽样步骤对所述排序事件频率按照δ的间隔依次进行抽样，记录每次抽样对应的排序事件标识；乱序步骤将全部抽取的排序事件标识进行乱序得到模拟巨灾事件序列；所述获取参数步骤还包括：获取所述排序事件频率的全部累积频率WT；所述抽样步骤包括：当前排序事件频率位于与其相邻的两个所述累积频率WTn之间时，记录对应的排序事件标识，直至抽得N个所述排序事件标识；第一次抽样时，在大于0并小于δ之间的范围内任取一个事件频率记录为所述当前排序事件频率初始值；还包括模拟巨灾事件发生时间序列的方法的如下步骤：获取参数步骤获取所述被模拟巨灾事件的时间发生频率和时间标识；排序步骤将所述被模拟巨灾事件按照所述时间发生频率排序，得到相应的排序时间发生频率和排序时间标识；确定抽样间隔值步骤用排序时间发生频率总和除以抽样数N得到每次的抽样间隔值δ时间；抽样步骤对排序后的被模拟巨灾事件按照δ时间的间隔依次进行抽样，记录N个每次抽样对应的排序时间标识；乱序步骤将全部抽取的排序时间标识进行乱序得到模拟巨灾事件发生时间序列；所述获取参数步骤还包括：获取所述排序时间发生频率的全部累积频率WT时间；所述抽样步骤包括：当前排序时间发生频率位于与其相邻的两个所述累积频率WT时间n之间时，记录对应的排序时间标识，直至抽得N个所述排序时间标识；计算所述抽样数包括如下步骤：取值步骤获取模拟年数Y；计算概率步骤按照式I依次计算Pk， 其中，Pk表示一年发生k次巨灾事件的概率，k表示发生巨灾事件的次数，k＝0，k＝1,k＝2,……，λ为排序事件频率总和，e为自然常数；计算年数步骤按照式II依次计算Qk，Qk＝Pk×Y式II其中，Qk表示发生k次巨灾事件的年数；k表示发生巨灾事件的次数，k＝1,k＝2,……，Y表示模拟年数；重复计算年数步骤将每次计算得到的Qk与临界值比较，当Qk大于等于临界值小于1，且小于λ×Y，令Qk＝1，当Qk小于所述临界值时，令Qk＝0，计算年数步骤停止；记录所述k为m；求和步骤按照式III计算N， 其中，N表示抽样数，k表示发生巨灾事件的次数，k＝1,……，m，Qk表示发生k次巨灾事件的年数。

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