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[期刊] 保险研究
[作者]
张连增 王缔
神经网络是近年来机器学习领域的研究热点之一。该方法在许多领域都有成功的应用,但较少应用于汽车保险索赔预测中。本研究将自组织竞争神经网络(SOM)应用于汽车保险的索赔预测中,在此基础上建立车险索赔强度模型。本研究将影响车险索赔的因素分为三类:从人因素、从车因素、地域因素。对于从车因素,通过应用SOM神经网络方法对多个解释变量进行聚类分析来获得综合影响评价指标——从车因子综合变量。进一步按照索赔强度的高低,将该变量分成5个水平,进而起到减少解释变量的作用。将地域因素作为随机效应,以从人因素变量和从车因子综合变量为自变量,以索赔强度为因变量,建立广义线性混合模型。本文创新在于:在充分考虑了影响车险费率的各种因素下,应用SOM神经网络聚类方法减少自变量的个数,为车险费率厘定提供了一种新思路。
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺
汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松—逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松—逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。
关键词：
神经网络 广义线性模型 回归树 索赔频率
[期刊] 保险研究
[作者]
叶明华
当前保险欺诈在国内外呈现蔓延态势,尤其体现在机动车保险领域,欺诈识别已成为保险欺诈研究的核心内容。目前保险欺诈识别有统计回归和神经网络两大类方法,这两种方法在指导思想和识别流程上各有优缺。本文基于我国财产保险公司车险索赔样本数据,检验BP神经网络在我国保险欺诈识别中的有效性;同时为了尝试统计回归和神经网络的有效融合,本文采用Logit离散模型获得的指标作为精炼解释变量训练神经网络,通过两种预测结果比对分析,构建我国保险索赔指标完善和神经网络欺诈识别技术改进的对策。
关键词：
保险欺诈 欺诈识别 BP神经网络
[期刊] 经济经纬
[作者]
李琪 崔睿
在网络环境下,如何培养客户忠诚度、提高续保率,成为保险业发展需要解决的重要问题。笔者结合网络保险业的特征,根据客户的基本特征与交易行为,采用RFM分析方法构建客户细分指标体系,利用SOM神经网络模型将客户聚类为黄金客户、重要发展客户、重要挽留客户、重点维持客户、普通客户和其他无价值客户6类,然后从中选取最有价值的前两类客户,利用客户忠诚度评价模型对其忠诚度进一步分析,针对各类客户群分别提出相应的营销策略。
关键词：
保险业 网络保险 客户细分 客户忠诚度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋新平 吕国栋 申彦 王笑
[目的/意义]大数据环境下，传统的竞争对手识别方法存在局限性，本文针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一，基于互联网下顾客价值领先战略，从消费者角度出发，选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系；第二，以顾客评论作为数据源，通过对评论文本分析，提取顾客关注的产品特征；第三，基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分；第四，基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型，并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验，证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李旭伟 孙海玲
文章在系统分析了工程索赔过程及索赔相关方关系的基础上,依据系统论和神经网络思想,建立了工程索赔管理系统化模型,对此模型进行了详细阐述,并对模型状态进行了分析。利用该模型可以预测工程索赔出现的可能性,解决工程索赔的程序问题,并快速计算出索赔值。同时本文基于模型分析结果,对如何有效提高模型双方的索赔利益行为,发挥索赔管理最大作用,保证项目质量和效益提出了相应的措施。
关键词：
工程索赔 BP神经网络 索赔模型 系统化
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
周建涛 张睿 周建波
汽车三责险人伤夸大索赔是一种广泛存在的机会欺诈，但被社会道德谴责的程度较轻，如果不加以遏制，将对社会产生不良诱导。理论上，基于时间成本、信息搜集成本、道德感等因素建立适合法院判决样本的机会欺诈模型，针对参数对夸大索赔的影响进行蒙特卡洛模拟。实证上，通过非参数统计和回归统计，分析肇事者事故责任比例、索赔人失业等影响夸大索赔因素的作用机制，使用决策树方法识别夸大索赔，发现对较严重、额度较大的机会欺诈进行预测效果更优。为此，保险公司应建立明确的赔付规定，减少信息不对称带来的不良影响，相关部门要注重凭据规范，使责任划分更加精细。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王天梅 胡伊 肖永慧
随着信息技术在车险定价方面的应用日渐成熟，基于驾驶行为来研发个性化、差异化的车险产品已经成为保险行业未来的发展势趋。本文在原有的车险定价方法基础上通过对车联网驾驶行为数据进行事故风险量化，并将驾驶行为方面的风险因子纳入到新的费率厘定中，从而对车险定价进行优化调整，并通过实例的方式比较了两种车险费率厘定的价格差异。研究结论表明：驾驶员行为对交通事故次数产生显著影响。区别于传统定价模式，如果将驾驶员行为风险程度纳入车险定价模式后，商业车险的费率厘定更为公平、合理。
关键词：
商业车险 车联网技术 驾驶行为 费率厘定
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王天梅 胡伊 肖永慧
随着信息技术在车险定价方面的应用日渐成熟,基于驾驶行为来研发个性化、差异化的车险产品已经成为保险行业未来的发展势趋。本文在原有的车险定价方法基础上通过对车联网驾驶行为数据进行事故风险量化,并将驾驶行为方面的风险因子纳入到新的费率厘定中,从而对车险定价进行优化调整,并通过实例的方式比较了两种车险费率厘定的价格差异。研究结论表明:驾驶员行为对交通事故次数产生显著影响。区别于传统定价模式,如果将驾驶员行为风险程度纳入车险定价模式后,商业车险的费率厘定更为公平、合理。
关键词：
商业车险 车联网技术 驾驶行为 费率厘定
[期刊] 保险研究
[作者]
张连增 申晴
广义线性模型作为非寿险定价的经典模型,在非寿险定价中得到了广泛的应用。近年来,以提升算法为代表的机器学习算法在保险领域取得了很好的效果,为保险产品定价提供了一种新的选择。本文将提升算法思想分别融入到回归树模型和广义线性模型(GLM)中去,用得到的新模型对我国车险索赔频率进行预测建模分析,并与传统的回归树模型和GLM进行比较。结果表明,加入提升算法后传统车险索赔频率建模模型的效果得到了很大的改善,并且在不存在过拟合的前提下,随着模型深度和迭代次数的增加,模型的效果也在不断优化。
[期刊] 保险研究
[作者]
王新军 王亚娟
在车险分类费率厘定中,广义线性模型已经成为最为常用的方法。广义线性模型着眼于对费率的精确厘定,从而使保险公司的保费收入与其承担的风险相匹配,保障了公司的稳健经营。同时,也为保险公司选择优质业务提供依据,是一项重要的风险管理措施。对广义线性模型在车险分类费率厘定中的应用进行了实证研究,在分析了费率厘定流程的基础上构建了索赔次数和索赔强度的广义线性模型,并对实证结果进行分析。针对模型系数不显著的情况,尝试性地采用了合并风险等级的方法。在实证分析中发现,按照以下原则合并风险等级可以在一定程度上解决风险等级不显著的问题:其一,尽量保证合并后每个风险类别的风险暴露数不至于相差太多;其二,保证每个风险类别...
关键词：
分类费率厘定 广义线性模型 机动车辆保险
[期刊] 保险研究
[作者]
仇春涓 刘守贤 张楠
本文在大数据、科技赋能的背景下，提出基于深度神经网络的端到端长期护理保险定价模型。端到端模型可以将所有的步骤包含在一个深度神经网络模型内部，输入被保险人的个体特征，直接得到其未来不同护理状态的概率预测值。相比于经典定价模型，端到端模型具有放宽模型假设、减少定价模型的复杂程度、避免误差积累以及自动优化和智能化的优点。本文选取CHARLS 2011年、2013年、2015年和2018年数据进行实证研究，构建一个包含三层隐藏层，每层32个神经元的全连接神经网络模型，考虑样本不平衡性，调整模型参数，对比不同激活函数，得到预测个体护理状态的最优模型LTCmodel。基于LTCmodel,在合理的长期护理保险产品责任、保额增长率以及利率假设下，最终输出不同特征被保险人的年缴均衡保费，实现个性化和精准定价。
[期刊] 保险研究
[作者]
胡炳志 唐甜 王若鹏
本文在对我国产险公司再保险需求影响因素分析的基础上,选取1997年～2010年影响我国产险公司的宏观经济数据与内部企业数据,利用BP神经网络构建模型,对我国产险公司再保险需求进行拟合及测试(预测)分析,并采用MIV方法对各个变量进行相关性分析。本文实证研究结果表明,外部宏观经济因素对我国产险公司再保险需求影响较大,而内部因素影响效果不明显,我国产险公司再保险整体表现出"有效需求不足"的现象。
[期刊] 财经论丛
[作者]
赵晓兵 刘伟
汽车保险的索赔频数预测问题是非寿险精算理论和应用研究的一个重要内容。但是,在含有高维附加信息的情形下,传统的估计方法就不再适用。本文在均值计数模型基础上,利用凸惩罚函数进行变量选择,找到影响车险索赔频数的显著性因子,并通过模拟和实例分析来评价该模型和所提出的方法的可行性。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
虞伟健
当前，在经济处于下行的严峻形势下，进一步提升农村商业银行信用风险管理水平，促进资产质量提高显得尤为重要。本文基于大数据环境，从决策树和神经网络相融合的视角出发，对信用风险评估进行研究，旨在促进农商行信用风险管理水平的提升。
关键词：
大数据 决策树 神经网络 信用风险评估
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