【摘要】：汽車保險(xiǎn)在社會(huì)中受到廣泛的關(guān)注,同時(shí)在保險(xiǎn)公司中具有重要的位置,因此對汽車保險(xiǎn)的索賠次數(shù)進(jìn)行預(yù)測是非壽險(xiǎn)精算理論的重點(diǎn)研究內(nèi)容之一。車險(xiǎn)數(shù)據(jù)主要包括索賠頻率、索賠次數(shù)與索賠強(qiáng)度,因此如何獲得車險(xiǎn)索賠次數(shù)的預(yù)測數(shù)據(jù)是車險(xiǎn)費(fèi)率厘定的前提條件。但是目前的索賠次數(shù)預(yù)測方法在使用過程中存在一定的條件限制,進(jìn)而影響了模型的泛化性能。針對傳統(tǒng)索賠次數(shù)預(yù)測模型在預(yù)測中存在的問題,提出了基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的車險(xiǎn)的索賠次數(shù)預(yù)測方法,建立了基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)理論的預(yù)測模型,并對多種模型的預(yù)測能力進(jìn)行分析,為精算人員提供新的思路。主要研究內(nèi)容如下:首先,對幾種常用的車險(xiǎn)索賠次數(shù)預(yù)測方法進(jìn)行介紹。在傳統(tǒng)的預(yù)測分析方法中,常利用廣義線性模型進(jìn)行建模,但是該方法需要假設(shè)解釋變量與響應(yīng)變量關(guān)系且需要大量的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),進(jìn)而在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的問題。此外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在使用過程中,存在受人為因素干擾較大,存在學(xué)習(xí)速度慢、初始參數(shù)選擇敏感、泛化能力較差和容易陷入局部最優(yōu)解等缺點(diǎn)。然后,利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)理論建立預(yù)測模型。針對極限學(xué)習(xí)機(jī)在使用過程中需要對輸入樣本的權(quán)值和隱藏層節(jié)點(diǎn)閾值采用的是隨機(jī)賦值,進(jìn)而導(dǎo)致極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算穩(wěn)定性較差的問題,提出了利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型進(jìn)行建模。針對核極限學(xué)習(xí)預(yù)測模型在使用過程中的參數(shù)選擇問題,提出利用量子粒子群優(yōu)化算法對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),該方法的具有更好的全局搜索能力,有效解決了粒子群算法在計(jì)算過程中存在計(jì)算時(shí)間長和容易陷入局部最優(yōu)等問題,提高了預(yù)測模型的穩(wěn)定性。最后,利用瑞典的第三方的汽車索賠數(shù)據(jù)對核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型、廣義線性模型以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型這幾種模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。通過將多種模型獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比,得出基于量子粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型對車險(xiǎn)數(shù)據(jù)的預(yù)測效果最好。
【圖文】：

各家保險(xiǎn)公司為了提高業(yè)務(wù)范圍，存在盲目競爭的現(xiàn)象，存在重視規(guī)模而輕視效逡逑益的發(fā)展情況。同時(shí)，我國的保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展時(shí)間較短，有效的保險(xiǎn)數(shù)據(jù)較為匱乏，因此，，逡逑使得中國機(jī)動(dòng)車保費(fèi)的賠付率一直居高不下，見圖１．１。根據(jù)表１．２可以看出，車險(xiǎn)保費(fèi)逡逑收入在財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入中比重穩(wěn)定在７０％以上。因此，在保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，車險(xiǎn)的發(fā)展逡逑情況將直接決定著財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的市場規(guī)模

限學(xué)習(xí)機(jī)、廣義線性模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在車險(xiǎn)索賠次數(shù)預(yù)測分析中的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)逡逑證，并將三種模型對于車險(xiǎn)索賠次數(shù)進(jìn)行預(yù)測的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較。本文的主要研究內(nèi)容逡逑如圖１．２所示。逡逑７逡逑
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F224;F840.63

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本文編號(hào)：2695712