链梯法(Chain Ladder Method)　基本思想:与平均法非常接近,它是在流量三角形(Run-off Triangle)的基础上最早发展起来的一种方法,它依据流量三角形中的各列的比例关系来外推预测未来索赔数据的值。保险公司将索赔数据(如赔付额、索赔次数、逐案估计值等)按照保险事故发生的年度和赔付额支出的年度进行交叉排列,组成三角形的格式,此表格被称为流量三角形。流量三角形从左下角到右上角的对角钱上的元素代表在每一日历年度的赔付额。链梯法的基本假设为:不存在外来影响因素,诸如通货膨胀、未满期保险责任组成的变化、结算率的变化以及法律规定的变化等等;在出险与其理赔之间的延迟时间上的分配相对稳定,每一案发年的赔款支付方式稳定。链梯法计算简单方便,而且当实际情况与上述假定吻合时,预测结果较为精确。但是,当实际数据与假设条件不符时,它还存在以下不足:(1)有偏估计。链梯法要求各变量间是相互独立的,但实际各变量间存在一定的关联性,所以通常得出的估计为有偏估计。(2)稳健性较差。链梯法对于观察值的变化极为敏感,即便是个别数据的变化,都会对估计结果造成较大的影响。(3)忽略了外来影响因素。在实用时则必须考虑诸如通货膨胀、未满期保险责任组成的变化等因素影响。为此,研究人员对基本的链梯估算法进行了改进,主要有以下三种形式:①考虑通货膨胀的链梯估算法。用通货膨胀率将所有各年的赔款支出折合为“不变价格”,并依此进行计算;然后将所得各量换算为现值。②改进的链梯估算法。在考虑通货膨胀因素的基础上,再考虑保险公司理赔政策的修改、有关法律规定的变化等,用不同年份的结算率的差别来改进原来的计算。③“伦敦链”直线法。引入线性回归的思想进行赔款额直线的拟合,并据此求出各起始年对应的最终赔款额的估计值。平均赔付额法。链梯估算法虽然进行了许多改进,但它仅仅是根据赔付额数据预测保险公司的未决赔款,而忽略了索赔次数数据,这事实上造成了部分信息的损失。平均赔付额法可以将索赔次数考虑在内。平均赔付额是指赔付额与索赔次数的比率。平均赔付额模型根据索赔次数不同的统计口径可分为以下两种情形:(1)PPCI(Payments Per Claim Incurred)。已发生索赔的平均赔付额,其中的索赔次数是指已经发生的索赔(包括已经发生但未报告的索赔——IBNR)。(2)PPCF(Payments Per Claim Finalized)。已结案索赔的平均赔付额,其中的索赔次数是指已结案索赔次数。利用平均赔付额法估计未决赔款准备金时,要求假设不同事故发生年的平均赔付额是相对稳定的。