Поняття випадкової величини. Страхування виникає там, де існують явища і процеси випадкової природи. Тому більшість величин, що розглядаються у страхуванні, є випадковими величинами. З математичного погляду випадкова величина — це змінна, яка може набувати певних значень з певною ймовірністю.
Випадкова величина повністю описується своєю функцією розподілу. Функцією розподілу випадкової величини ξ, (або інтегральною функцією) називається функція, яка кожному числу х ставить у відповідність імовірність того, що ξ, набуде значення, меншого за х:
.
Функція Fξ(x) визначена при всіх значеннях аргументу x і має такі властивості:
;
якщо х<у,то Fξ(x)Fξ(y);
Fξ(+∞) = l;
Fξ(+∞)= 0;
P{aξb}=Fξ(b)-Fξ(a).
Серед випадкових величин можна виокремити два основні типи — дискретні та абсолютно неперервні.
Дискретною називається випадкова величина, яка може набувати скінченної або зліченної множини значень. Дискретними є, наприклад, такі величини: кількість позовів (страхових випадків) у поточному році кількість договорів, що їх буде укладено страховиком.
Якщо функцію розподілу Fξ(x) випадкової величини ξ можна
подати у вигляді
,
де рξ(х) — деяка невід'ємна функція, то випадкова величина ξ називається абсолютно неперервною, а функція рξ(х) — щільністю розподілу випадкової величини ξ. 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:
М[ξ]=,
де хі — значення, яких набуває випадкова величина; рі — ймовірності їх реалізації. Для абсолютно неперервних випадкових величин математичне сподівання подається так:
Μ[ξ]=,
де рξ — щільність випадкової величини ξ. Якщо випадкова величина невід'ємна (0 ξ), математичне сподівання можна обчислити за формулою:
Μ[ξ]=.
Для будь-яких сталих a, b та випадкових величин ξ, ζ виконуються такі властивості математичного сподівання:
М[а] = а;
М[bξ] = bΜ[ξ];
M[ξ + ζ]=Μ[ζ]+Μ[ξ].
Дисперсія характеризує відхилення випадкової величини ξ від її середнього значення й обчислюється як математичне сподівання квадрата відхилення цієї величини від й математичного сподівання:
.
Дисперсія задовольняє такі співвідношення:
;
;
;
,
де а, b — довільні сталі; ξ, — випадкова величина. Якщо випадкова величина невід'ємна, дисперсію можна обчислити за формулою.
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 ξ, до модуля математичного сподівання називається коефіцієнтом варіації.
.
Для випадкової величини ξ, квантилем рівня а (або α-квантилем) називається величина ta, яка при заданому значенні довірчої ймовірності α є коренем рівняння
.
Незалежність випадкових величин. Випадкові величини ξ та ζ називаються незалежними, якщо за відомим значенням величини ξ, не можна зробити жодних висновків стосовно значення ζ, і навпаки, значення ζ ніяк не впливає на обізнаність із величиною ξ. Формально випадкові величини ξ та ζ називаються незалежними, якщо при будь-яких значеннях а та b імовірність події р{ξ<а, ζ< b} є добутком імовірностей подій р{ξ<а}та Р{ζ<b}:
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 η— кількість позовів (кількість виплат) у поточному році, ξ — відповідна сума виплат у страховика. Нехай з імовірністю 10 % протягом року виплат у страховика немає Цей факт можна записати кількома способами:
Отже, Р{η<1, ξ<1 грн}>Р{ξ<1 грн}Р{η<1}. Це означає, що випадкові величини η і ξ, залежні. Незалежними випадковими величинами можуть вважатись, наприклад, кількості позовів з різних видів страхування.
Наведемо дві важливі властивості. Якщо випадкові величини ξ та ζ незалежні, то для них виконуються такі співвідношення:
Статистичні оцінки. Часто ми не маємо інформації про реальний розподіл випадкової величини ξ, але маємо деяку сукупність спостережень, у результаті яких вона набуває значень х1, х2, х3, ., хn. Ця сукупність значень називається вибіркою, а величини
і
відповідно вибірковим (емпіричним) середнім та незсуненою вибірковою (емпіричною) дисперсією. Вибіркове середнє використовують для оцінювання математичного сподівання: