保險公司依靠大量法律來幫助估計未來聲稱的價值和頻率，他們將支付保單持有人。當它完美地工作時，保險公司運行穩定的業務，消費者支付公平準確的保費，整個金融系統避免嚴重干擾。然而，大量法則的理論效益並不總是在現實世界中持有。

大數字的法律是什麼？

大量規律源於統計概率論。它提出，當觀察樣本增加時，平均觀察結果的變化下降。換句話說，平均值獲得預測力。

例如，考慮一個簡單的試驗，其中有人翻轉四分之一。每次季度落在頭上，人都記錄了一點。當它作為尾部降落時沒有記錄點。這項試驗中硬幣翻轉的預期價值為0.5分，因為季度只有50％的機率將作為頭部降落。

如果您只翻新硬幣兩次，平均值可能最終從預期值結束。連續頭部產生一個分鐘的平均值，而兩個尾部的平均值為零點。增加觀察次數更可能產生更接近預期值的平均值。如果在100翻轉期間有53個頭部和47個尾部，則平均值為0.53，這非常接近0.5預期值。

這是大量的法律如何工作。

了解保險中的大量規律

在保險業中，大量規律產生了其公理。隨著曝光單位（保單持有人）的數量增加，每個曝光單位的實際損耗的概率將等於每曝光單位的預期損失更高。要把它放在經濟語言中，保險業生產中的規模率較高。

實際上，這意味著它更容易確定正確的保費，從而降低保險人的風險暴露，因為在給定的保險班內發布了更多的政策。假設損失風險穩定和獨立的概率分佈，保險公司更好地發出500個而不是150個消防保險政策。

為了另一種方式看，假設一個健康保險公司發現150人中有五個人將在給定年內遭受嚴重和昂貴的傷害。如果公司只有10或25人確保，它面臨的風險遠遠超過所有150人的風險。該公司可以更有信心，150個保單持有人將共同支付足夠的保費，以涵蓋來自遭受嚴重傷害的五名客戶的索賠。

特殊注意事項

美國截至2019年，美國有近5,965個保險公司對全國保險專員協會的rding.1一些運營商比提供相同或類似類型的覆蓋範圍的其他運營商更成功。如果在保險範圍內增加返回，那麼由於大量的法律，為什麼有這麼多保險公司，而不是少數巨人主導行業？

首先，所有保險公司並不擅長提供保險的業務。這包括在提交索賠後維持運營效率，計算有效保費和減輕損失風險。大多數這些功能不會影響大量的法律。

然而，當風險承擔的保單持有人彼此獨立時，大量的法律變得較低。在健康和消防行業中，這是最容易看出的，因為疾病和火災可以從一個保單持有者傳播到另一個保單攸關者如果沒有正確含有。這個問題被稱為傳染病。

理論上的大量法也有可能有可能是有用的，但沒有足夠的潛在客戶可以使其工作。考慮試圖為核或生物戰爭的風險保險。需要數千美元或數百萬的主要城市支付保險費，以抵消一個實現風險的成本。世界上沒有足夠的城市來製作它。

最後，每個保險消費者都有一個個人風險偏好，時間偏好和保險的價格點。隨著各種需求的增加，大量規律的潛在利益減少，因為較少的人想要類似類型的覆蓋範圍。