基于机器学习的寿险精算生命表函数估计

发布时间：2017-08-27 05:46

本文关键词：基于机器学习的寿险精算生命表函数估计

【摘要】：传统的分数年龄假设(fractional age assumption,FAA)形式简单且计算容易,但它们却存在死力函数在整数年龄处有较大跳跃的缺点,并且无法保证能精确地捕捉到生存函数的真实趋势。最小二乘支持向量回归机(least square support vector regression,LSSVR)作为机器学习领域的一项经典技术被广泛应用于对统计数据的回归与分析中。从机器学习的新视角来研究寿险精算理论中的生命表数据,对生存函数数据进行回归,并用成功拟合的生存函数构建死力函数及平均余命函数。LSSVR模型对生存函数拟合的有效性通过Makeham函数来进行验证,并与经典的三个FAA模型进行比较,实验表明,LSSVR模型的回归能力远高于经典的FAA模型。
【作者单位】：南京理工大学经济管理学院;南京邮电大学管理学院;
【关键词】： 最小二乘支持向量回归机 分数年龄假设(FAA) 生命表 机器学习
【基金】：江苏省高校哲学社会科学基金资助项目(2013SJB6300072) 江苏省高校自然科学基金资助项目(12KJB630002) 2013年度产业信息安全与应急管理研究基地开放性课题(JDS213007) 江苏省教育科学“十二五”规划2013年度课题(D/2013/01/104)
【分类号】：F840.62;F224
【正文快照】： 1引言经典的分数年龄假设(fractional age assumption,FAA)主要有:死亡均匀分布(UUD)假设、常值死力假设和Balducci假设,它们本质上是线性插值、指数插值及双曲线插值方法。目前,关于如何建立高精度生存函数的问题研究较少,将机器学习用于生存函数模型的研究更少。已有研究主

【参考文献】

中国期刊全文数据库前2条

1 吴贤毅,王静龙;分数年龄假设与生存函数的插值[J];华东师范大学学报(自然科学版);2001年04期

2 赵星;李洪娟;;非整数年龄假设中的二次多项式死亡力研究[J];数理统计与管理;2010年04期

【共引文献】

中国期刊全文数据库前8条

1 王力平;张元萍;;考虑死亡率的DC型养老金资产配置研究的统一框架[J];保险研究;2014年04期

2 顾晓光;马义中;汪建均;吴锋;;多元质量特性的满意参数设计[J];控制与决策;2014年06期

3 李世龙;赵霞;;基于分数年龄α-power假设的寿险精算现值[J];经济与管理评论;2012年03期

4 赵星;李洪娟;;非整数年龄假设中的二次多项式死亡力研究[J];数理统计与管理;2010年04期

5 李洪娟;赵星;;三次样条插值理论在生存函数中的应用[J];统计与决策;2009年24期

6 周晓剑;;分数年龄假设的新方法:Kriging模型[J];统计研究;2014年09期