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

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【摘要】：汽車保險廣受社會關(guān)注,且在財產(chǎn)保險公司具有舉足輕重的地位,因此汽車保險的索賠頻率預(yù)測模型一直是非壽險精算理論和應(yīng)用研究的重點之一。目前最為流行的索賠頻率預(yù)測模型是廣義線性模型,其中包括泊松回歸、負(fù)二項回歸和泊松—逆高斯回歸等。本文基于一組實際的車險損失數(shù)據(jù),對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】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心;中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(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】：中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金項目(中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助)“非壽險定價的精算統(tǒng)計模型及其應(yīng)用研究”(10XNI001)的階段性成果
【分類號】：F840;F224
【正文快照】： 一、引言在非壽險定價的理論和應(yīng)用研究中,關(guān)于汽車保險定價方法的研究始終占據(jù)十分重要的位置。一方面是因為汽車保險業(yè)務(wù)在許多財產(chǎn)保險公司通常占到60%以上的比重,另一方面是因為汽車保險的定價過程比較復(fù)雜,對精算統(tǒng)計模型的要求較高:1.影響汽車保險成本的風(fēng)險因素很多,

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本文編號：521298