本文關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與車險(xiǎn)索賠頻率預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 廣義線性模型 回歸樹 索賠頻率

【摘要】：汽車保險(xiǎn)廣受社會(huì)關(guān)注,且在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司具有舉足輕重的地位,因此汽車保險(xiǎn)的索賠頻率預(yù)測(cè)模型一直是非壽險(xiǎn)精算理論和應(yīng)用研究的重點(diǎn)之一。目前最為流行的索賠頻率預(yù)測(cè)模型是廣義線性模型,其中包括泊松回歸、負(fù)二項(xiàng)回歸和泊松—逆高斯回歸等。本文基于一組實(shí)際的車險(xiǎn)損失數(shù)據(jù),對(duì)索賠頻率的各種廣義線性模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和回歸樹模型進(jìn)行了比較,得出了一些新的結(jié)論,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合效果優(yōu)于廣義線性模型,在廣義線性模型中,泊松回歸的擬合效果優(yōu)于負(fù)二項(xiàng)回歸和泊松—逆高斯回歸。線性回歸模型的擬合效果最差,回歸樹模型的擬合效果略好于線性回歸模型。
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 廣義線性模型 回歸樹 索賠頻率
【基金】：中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助)“非壽險(xiǎn)定價(jià)的精算統(tǒng)計(jì)模型及其應(yīng)用研究”(10XNI001)的階段性成果
【分類號(hào)】：F840;F224
【正文快照】： 一、引言在非壽險(xiǎn)定價(jià)的理論和應(yīng)用研究中,關(guān)于汽車保險(xiǎn)定價(jià)方法的研究始終占據(jù)十分重要的位置。一方面是因?yàn)槠嚤ｋU(xiǎn)業(yè)務(wù)在許多財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司通常占到60%以上的比重,另一方面是因?yàn)槠嚤ｋU(xiǎn)的定價(jià)過程比較復(fù)雜,對(duì)精算統(tǒng)計(jì)模型的要求較高:1.影響汽車保險(xiǎn)成本的風(fēng)險(xiǎn)因素很多,

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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