本文關(guān)鍵詞：廣義線性混合模型在保險索賠中的應(yīng)用及R實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廈門大學(xué)》 2014年

有限混合廣義線性模型在車輛保險理賠頻率擬合中的應(yīng)用

唐榮  

【摘要】：機動車輛保險在非壽險業(yè)務(wù)中有著十分重要的地位。近年來,中國機動車輛保險保費總收入在財產(chǎn)保險保費總收入中的比例一直保持在60%以上,可見它的發(fā)展變化對整個非壽險市場的影響巨大。而機動車輛保險最重要的一環(huán)即是機動車輛保險定價,因而定價中機動車輛保險理賠頻率的擬合則成為研究人員關(guān)注的焦點。 廣義線性模型在車輛保險定價中應(yīng)用廣泛,尤其是在理賠次數(shù)或者頻率擬合上。在保險數(shù)據(jù)中,過離散的現(xiàn)象,即方差大于均值,以及零膨脹的現(xiàn)象,即理賠數(shù)據(jù)為零的個體量龐大的現(xiàn)象,都非常普遍。這是因為現(xiàn)實保險條款中都存在免賠額,低于免賠額的損失保險公司不予賠償,同時由于獎懲政策的存在,在高于免賠額不多的損失發(fā)生時,被保險人為了在下一年交付較低的保費,會考慮自己承擔(dān)損失而不報損。為了解決過離散和零膨脹問題,負(fù)二項回歸、零膨脹模型、兩階段回歸等模型相繼被提出,這些模型都是建立了在廣義線性模型基礎(chǔ)上的。 有限混合廣義線性模型是在其他領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展起來的一個包容性模型。但少見于機動車輛理賠頻率擬合中。本文介紹了有限混合廣義線性模型,并將其應(yīng)用于機動車輛保險中保險理賠頻率的擬合。鑒于車險數(shù)據(jù)的變量繁多,在變量選擇上,本文對變量進(jìn)行整合之后,應(yīng)用對數(shù)似然函數(shù)貢獻(xiàn)大小原則,擇出關(guān)鍵變量,用于模型之中。與前人常用的變量選擇相比,在模型擬合上取得了更優(yōu)的結(jié)果。 本文首先介紹了機動車輛保險的基本知識,其次詳述了有限混合廣義線性模型的結(jié)構(gòu)和特點。且基于某保險公司機動車輛理賠數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,基于Pearson相關(guān)系數(shù)和變量整合,比較對數(shù)似然函數(shù)貢獻(xiàn),選取模型解釋變量,應(yīng)用于有限混合廣義線性模型。最后,鑒于車輛保險理賠頻率變量內(nèi)部可能存在的非獨立性,本文介紹了有限混合二維廣義線性模型,希望今后能夠用于日益復(fù)雜的保險關(guān)系數(shù)據(jù)的分析。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F840.63;F224
【目錄】：

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本文編號：210645