本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)效應(yīng)零膨脹索賠次數(shù)回歸模型

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【摘要】：索賠頻率預(yù)測是非壽險費(fèi)率厘定的重要組成部分。最常使用的索賠頻率預(yù)測模型是泊松回歸和負(fù)二項回歸,以及與它們相對應(yīng)的零膨脹回歸模型。但是,當(dāng)索賠次數(shù)觀察值既具有零膨脹特征,又存在組內(nèi)相依結(jié)構(gòu)時,上述模型都不能很好地擬合實(shí)際數(shù)據(jù)。為此,本文在泊松分布、負(fù)二項分布、廣義泊松分布、P型負(fù)二項分布等條件下分別建立了隨機(jī)效應(yīng)零膨脹損失次數(shù)回歸模型。為了改進(jìn)模型的預(yù)測效果,對于連續(xù)型的解釋變量,還引入了二次平滑項,并建立了結(jié)構(gòu)性零比例與解釋變量之間的回歸關(guān)系。基于一組實(shí)際索賠次數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明,該模型可以顯著改進(jìn)現(xiàn)有模型的擬合效果。
【作者單位】： 中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“考慮風(fēng)險相依的非壽險精算模型研究”(71171193) 教育部重點(diǎn)研究基地重大項目“隨機(jī)效應(yīng)模型及其在非壽險風(fēng)險管理中的應(yīng)用”(12JJD790025)
【分類號】：F840
【正文快照】： 一、引言在非壽險費(fèi)率厘定中,通常需要分別建立索賠頻率和索賠強(qiáng)度的預(yù)測模型,其中索賠頻率預(yù)測模型是以保單的索賠次數(shù)為因變量建立的回歸建模。索賠次數(shù)可以用泊松分布、負(fù)二項分布、P型負(fù)二項分布、廣義泊松分布或泊松-逆高斯分布進(jìn)行描述。當(dāng)索賠次數(shù)數(shù)據(jù)存在過離散特征時

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本文編號：1300944