神经网络模型与车险索赔频率预测

发布时间：2017-07-05 09:05

  本文关键词：神经网络模型与车险索赔频率预测

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【摘要】：汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松—逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松—逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院;
【关键词】： 神经网络 广义线性模型 回归树 索赔频率
【基金】：中国人民大学科学研究基金项目(中央高校基本科研业务费专项资金资助)“非寿险定价的精算统计模型及其应用研究”(10XNI001)的阶段性成果
【分类号】：F840;F224
【正文快照】： 一、引言在非寿险定价的理论和应用研究中,关于汽车保险定价方法的研究始终占据十分重要的位置。一方面是因为汽车保险业务在许多财产保险公司通常占到60%以上的比重,另一方面是因为汽车保险的定价过程比较复杂,对精算统计模型的要求较高:1.影响汽车保险成本的风险因素很多,

【参考文献】

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本文编号：521298