零调整分位数回归模型在车辆保险索赔额中的研究与应用

发布时间：2019-03-07 12:45

【摘要】：车辆保险产品的定价一般会考虑保单持有人的索赔概率和期望索赔额等两个因素,零调整逆高斯回归模型作为解决这类问题的一个有力工具,由于变量分布的限定,从而具有一定的局限性.针对该问题,本文基于零调整逆高斯回归模型和分位数回归模型的思想,提出零调整分位数回归模型,并结合实际数据进行了拟合分析.与零调整逆高斯回归模型拟合的结果比较表明,零调整分位数回归模型可以作为研究车辆保险中索赔额的一个有力工具.
[Abstract]:The pricing of vehicle insurance products usually takes into account the claim probability of the policy holder and the expected claim amount. The zero-adjustment inverse Gaussian regression model is a powerful tool to solve this kind of problems, due to the limited distribution of variables. Therefore, there are some limitations. In order to solve this problem, based on the ideas of zero-adjustment inverse Gaussian regression model and quantile regression model, a zero-adjustment quantile regression model is proposed and fitted with actual data. Compared with the fitting results of the zero-adjustment inverse Gaussian regression model, the zero-adjustment quantile regression model can be used as a powerful tool to study the claim amount in vehicle insurance.
【作者单位】： 河南工业大学理学院;首都经济贸易大学金融学院;
【基金】：河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A110006) 河南工业学高层次人才基金项目(2011BS041)
【分类号】：O212.1;F842

【参考文献】

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【共引文献】

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