核极限学习机在车险索赔次数预测中的应用研究

发布时间：2020-06-04 01:58

【摘要】：汽车保险在社会中受到广泛的关注,同时在保险公司中具有重要的位置,因此对汽车保险的索赔次数进行预测是非寿险精算理论的重点研究内容之一。车险数据主要包括索赔频率、索赔次数与索赔强度,因此如何获得车险索赔次数的预测数据是车险费率厘定的前提条件。但是目前的索赔次数预测方法在使用过程中存在一定的条件限制,进而影响了模型的泛化性能。针对传统索赔次数预测模型在预测中存在的问题,提出了基于核极限学习机的车险的索赔次数预测方法,建立了基于核极限学习机理论的预测模型,并对多种模型的预测能力进行分析,为精算人员提供新的思路。主要研究内容如下:首先,对几种常用的车险索赔次数预测方法进行介绍。在传统的预测分析方法中,常利用广义线性模型进行建模,但是该方法需要假设解释变量与响应变量关系且需要大量的经验数据,进而在实际应用中存在一定的问题。此外,人工神经网络模型在使用过程中,存在受人为因素干扰较大,存在学习速度慢、初始参数选择敏感、泛化能力较差和容易陷入局部最优解等缺点。然后,利用核极限学习机理论建立预测模型。针对极限学习机在使用过程中需要对输入样本的权值和隐藏层节点阈值采用的是随机赋值,进而导致极限学习机网络的计算稳定性较差的问题,提出了利用核极限学习机模型进行建模。针对核极限学习预测模型在使用过程中的参数选择问题,提出利用量子粒子群优化算法对网络结构参数进行寻优,该方法的具有更好的全局搜索能力,有效解决了粒子群算法在计算过程中存在计算时间长和容易陷入局部最优等问题,提高了预测模型的稳定性。最后,利用瑞典的第三方的汽车索赔数据对核极限学习机模型、广义线性模型以及人工神经网络模型这几种模型的预测结果进行对比。通过将多种模型获得的预测结果进行对比,得出基于量子粒子群优化的核极限学习机模型对车险数据的预测效果最好。
【图文】：

各家保险公司为了提高业务范围，存在盲目竞争的现象，存在重视规模而轻视效逡逑益的发展情况。同时，我国的保险行业发展时间较短，有效的保险数据较为匮乏，因此，，逡逑使得中国机动车保费的赔付率一直居高不下，见图１．１。根据表１．２可以看出，车险保费逡逑收入在财险保费收入中比重稳定在７０％以上。因此，在保险业的发展过程中，车险的发展逡逑情况将直接决定着财产保险的市场规模

限学习机、广义线性模型以及神经网络模型在车险索赔次数预测分析中的预测结果进行验逡逑证，并将三种模型对于车险索赔次数进行预测的计算结果进行比较。本文的主要研究内容逡逑如图１．２所示。逡逑７逡逑
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224;F840.63

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本文编号：2695712