随机效应零膨胀索赔次数回归模型

发布时间：2017-12-17 17:19

  本文关键词：随机效应零膨胀索赔次数回归模型

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【摘要】：索赔频率预测是非寿险费率厘定的重要组成部分。最常使用的索赔频率预测模型是泊松回归和负二项回归,以及与它们相对应的零膨胀回归模型。但是,当索赔次数观察值既具有零膨胀特征,又存在组内相依结构时,上述模型都不能很好地拟合实际数据。为此,本文在泊松分布、负二项分布、广义泊松分布、P型负二项分布等条件下分别建立了随机效应零膨胀损失次数回归模型。为了改进模型的预测效果,对于连续型的解释变量,还引入了二次平滑项,并建立了结构性零比例与解释变量之间的回归关系。基于一组实际索赔次数数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;中国人民大学应用统计科学研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目“考虑风险相依的非寿险精算模型研究”(71171193) 教育部重点研究基地重大项目“随机效应模型及其在非寿险风险管理中的应用”(12JJD790025)
【分类号】：F840
【正文快照】： 一、引言在非寿险费率厘定中,通常需要分别建立索赔频率和索赔强度的预测模型,其中索赔频率预测模型是以保单的索赔次数为因变量建立的回归建模。索赔次数可以用泊松分布、负二项分布、P型负二项分布、广义泊松分布或泊松-逆高斯分布进行描述。当索赔次数数据存在过离散特征时

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