有限混合广义线性模型在车辆保险理赔频率拟合中的应用

发布时间：2016-12-12 14:00

  本文关键词：广义线性混合模型在保险索赔中的应用及R实现，，由笔耕文化传播整理发布。

《厦门大学》 2014年

有限混合广义线性模型在车辆保险理赔频率拟合中的应用

唐荣  

【摘要】：机动车辆保险在非寿险业务中有着十分重要的地位。近年来,中国机动车辆保险保费总收入在财产保险保费总收入中的比例一直保持在60%以上,可见它的发展变化对整个非寿险市场的影响巨大。而机动车辆保险最重要的一环即是机动车辆保险定价,因而定价中机动车辆保险理赔频率的拟合则成为研究人员关注的焦点。 广义线性模型在车辆保险定价中应用广泛,尤其是在理赔次数或者频率拟合上。在保险数据中,过离散的现象,即方差大于均值,以及零膨胀的现象,即理赔数据为零的个体量庞大的现象,都非常普遍。这是因为现实保险条款中都存在免赔额,低于免赔额的损失保险公司不予赔偿,同时由于奖惩政策的存在,在高于免赔额不多的损失发生时,被保险人为了在下一年交付较低的保费,会考虑自己承担损失而不报损。为了解决过离散和零膨胀问题,负二项回归、零膨胀模型、两阶段回归等模型相继被提出,这些模型都是建立了在广义线性模型基础上的。 有限混合广义线性模型是在其他领域应用发展起来的一个包容性模型。但少见于机动车辆理赔频率拟合中。本文介绍了有限混合广义线性模型,并将其应用于机动车辆保险中保险理赔频率的拟合。鉴于车险数据的变量繁多,在变量选择上,本文对变量进行整合之后,应用对数似然函数贡献大小原则,择出关键变量,用于模型之中。与前人常用的变量选择相比,在模型拟合上取得了更优的结果。 本文首先介绍了机动车辆保险的基本知识,其次详述了有限混合广义线性模型的结构和特点。且基于某保险公司机动车辆理赔数据进行实证分析,基于Pearson相关系数和变量整合,比较对数似然函数贡献,选取模型解释变量,应用于有限混合广义线性模型。最后,鉴于车辆保险理赔频率变量内部可能存在的非独立性,本文介绍了有限混合二维广义线性模型,希望今后能够用于日益复杂的保险关系数据的分析。

【关键词】：
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F840.63;F224
【目录】：

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  本文关键词：广义线性混合模型在保险索赔中的应用及R实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：210645