基于粗糙集与分类器集成的财险公司全面风险预警研究

发布时间：2017-06-20 01:01

  本文关键词：基于粗糙集与分类器集成的财险公司全面风险预警研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：仅仅考虑财务指标在财产保险公司的全面风险预警中是远远不够的。虽然一些非财务指标的影响最终通过财务指标体现出来,但是这些影响存在严重的滞后效应。为了克服单一模型以及使用单纯财务指标进行预警而出现的预测准确度低的缺点,提出了一个基于粗糙集和分类器集成的财产保险公司全面风险预警模型。应用变精度粗糙集约简全面风险预警指标,利用集成学习方法对分类器进行集成。实验结果显示,与其他杂合模型相比,集成模型既降低了第一类错误率和第二类错误率,又提高了财产保险公司全面风险预警的总体预测准确率。
【作者单位】： 山东财经大学保险学院;
【关键词】： 财产保险公司 全面风险预警 变精度粗糙集 分类器集成
【基金】：国家社科基金资助课题:延迟退休年龄对社保养老基金收支规模及就业的影响(11BGL072) 中国保险学会资助课题:基于COSO-ERM框架的财产保险公司风险预警与控制研究(IICKT2011-40)
【分类号】：F842.3
【正文快照】： 一、引言目前,国内外学者对企业风险的研究主要集中在因财务风险而引发的危机,即财务风险危机,而针对非财务风险引起的危机重视不够。仅仅考虑财务指标在公司的全面风险预警中是远远不够的,必须综合考虑财务指标和非财务指标的共同影响,才能有效地对企业,包括财产保险企业所面

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本文编号：464150