แบบจำลองคณิตศาสตร์ประกันภัยเป็นชื่อสำหรับชุดของเทคนิคที่ใช้ในอุตสาหกรรมประกันภัย แบบจำลองเหล่านี้ประกอบด้วยสมการที่แสดงถึงการทำงานของ บริษัท ประกันภัยการบัญชีสำหรับความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่ครอบคลุมโดยนโยบายและค่าใช้จ่ายที่แต่ละเหตุการณ์นำเสนอให้ บริษัท พวกเขาช่วยให้ บริษัท ตัดสินใจว่าจะใช้นโยบายใดและตั้งค่าเบี้ยประกันตามการเรียกร้องที่คาดการณ์ไว้ว่าพวกเขาจะต้องจ่าย พวกเขามีความสำคัญเนื่องจาก บริษัท ประกันภัยใช้พวกเขาเพื่อให้ บริษัท เป็นตัวทำละลาย; แบบจำลองทำนายเงินที่ บริษัท จะต้องจ่ายออกไปดังนั้นพวกเขาจึงรู้ว่าต้องใช้เงินจำนวนเท่าใดเพื่อครอบคลุมต้นทุนของพวกเขา
บริษัท ประกันภัยเป็นองค์กรที่อนุญาตให้ผู้ถือกรมธรรม์แบ่งปันความเสี่ยงซึ่งกันและกัน บริษัท ใช้เวลาในการชำระเงินที่เรียกว่าพรีเมี่ยมเพื่อแลกกับการรับประกันว่าจะให้เงินกับผู้ถือกรมธรรม์ของเหตุการณ์ที่ระบุบางอย่างเกิดขึ้น ผู้ถือกรมธรรม์ทั้งหมดจะแบ่งค่าใช้จ่ายของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในแต่ละช่วงเวลาเพื่อที่จะไม่มีใครต้องจ่ายค่าใช้จ่ายทั้งหมด
นักคณิตศาสตร์ประกันภัยเป็นบุคคลที่ทำงานให้กับ บริษัท ประกันภัยและตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการเรียกเก็บเบี้ยประกันที่เพียงพอเพื่อครอบคลุมต้นทุนค่าใช้จ่ายและการอ้างสิทธิ์ที่ผู้ถือกรมธรรม์ยื่น Actuaries ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่รวมทฤษฎีความน่าจะเป็นทฤษฎีเศรษฐศาสตร์และสาขาอื่น ๆ พวกเขาใช้สมมติฐานเชิงพฤติกรรมที่ได้มาจากทฤษฎีเหล่านี้เพื่อสร้างระบบสมการที่แสดงถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความจริง การปฏิบัตินี้เรียกว่าแบบจำลองคณิตศาสตร์ประกันภัย
แบบจำลองพื้นฐานสองแบบที่ใช้ในแบบจำลองคณิตศาสตร์ประกันภัยคือแบบจำลองที่กำหนดขึ้นและแบบจำลองแบบสุ่ม โมเดลที่กำหนดได้นั้นง่ายกว่าของทั้งสองแบบและเป็นรุ่นแรกที่ใช้ พวกเขาใช้การประมาณความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละเหตุการณ์และพวกเขาทำนายจำนวนเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นจริงตามการประมาณการเหล่านี้ แบบจำลอง Stochastic ช่วยให้มีความสุ่มมากขึ้น แต่พวกมันต้องการพลังในการคำนวณมากกว่า คอมพิวเตอร์จำลองเหตุการณ์ในช่วงเวลาหลายร้อยหรือหลายพันครั้งและขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของการจำลองสถานการณ์จะทำนายว่าจะมีเหตุการณ์เกิดขึ้นกี่เหตุการณ์
ประเภทของแบบจำลองที่ใช้มีความสำคัญน้อยถ้านักคณิตศาสตร์ประกันภัยไม่มีข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เขาคาดการณ์ไว้ ในการสร้างแบบจำลองคณิตศาสตร์ประกันภัยความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์และสมการที่อธิบายพฤติกรรมของผู้คนมีความสำคัญต่อความสำเร็จของแบบจำลอง นักสถิติแก้ไขโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้การคาดการณ์ดีขึ้น
