搜索文献-EPS

非寿险赔款准备金对保险公司的风险管理和财务决策具有重要影响。传统的准备金评估方法通常基于汇总的流量三角形数据进行建模,没有充分利用个体索赔案件的信息,且存在参数过度化、难以处理大额赔款和负增量赔款等问题。本文基于每份保单的个体索赔信息,使用随机森林和XGBoost等机器学习算法对案件的赔付状态、赔付金额分别建立了预测模型,改进了传统准备金评估模型的预测效果。实证研究结果表明,影响赔付状态的因素主要是结案状态、报案延迟等跟案件相关的信息,而影响赔付金额的因素则主要是历史赔付金额等反映出险事故严重程度的信息。本文最后还给出了RBNS准备金的预测分布,其结果更加接近准备金的真实值且方差更小,表明在非寿险RBNS准备金评估中,基于机器学习算法的个体索赔准备金评估模型优于传统的准备金评估模型。

关键词：个体索赔信息准备金机器学习赔付状态赔付金额

车险索赔概率影响因素的Logistic模型分析

[期刊] 保险研究 [作者] 张连增孙维伟

车险市场改革是近几年国内保险业较为关注的热门话题,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所依赖的风险系统,因此对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。本文对Logistic回归模型进行了详细介绍,以国外某保险数据为样本,对车辆发生索赔的影响因素进行分析。在利用SAS软件进行实证分析过程中,发现汽车价值、地区、车型和驾驶员的年龄都会影响索赔发生的概率,并对索赔概率进行了预测。本研究对我国现在备受关注的车险费率市场化提供了理论参考,具有很强的实践性和拓展性,可应用于保险公司对客户进行风险评估,减少车辆保险中的"逆向选择"和"道德风险"。

关键词： Logistic模型车险索赔发生

基于累积索赔金额的最优奖惩系统

[期刊] 统计研究 [作者] 孟生旺张永霞

商业汽车保险的费率可以分解为先验费率和后验费率。先验费率是基于被保险车辆的先验风险特征信息(如驾驶人的性别和年龄、车辆使用性质)应用广义线性模型厘定的费率,而后验费率是基于被保险车辆的索赔经验(如索赔次数)应用奖惩系统对先验费率进行调整而得到的费率。厘定先验费率常用的广义线性模型包括索赔频率模型、索赔强度模型和累积索赔金额模型。实际应用中的奖惩系统通常基于被保险车辆的经验索赔次数对先验费率进行调整,没有考虑索赔金额的影响,也没有考虑先验信息的影响,有可能造成重复性的奖励或惩罚。累积索赔金额是被保险车辆在保险期间的索赔金额之和,既包含索赔次数信息,也包含索赔金额信息,可以更加准确地揭示被保险车辆的索赔经验信息。本文应用被保险车辆多年期的纵向累积索赔金额数据建立了一种新的奖惩系统,应用零调整逆高斯回归模型厘定先验费率,并在线性约束下用极大似然法同时估计先验费率因子和奖惩系数,避免了传统奖惩系统对被保险人可能造成的重复性奖励或惩罚,有效改进了后验费率的厘定结果。

关键词：商业车险累积索赔金额纵向数据奖惩系统

基于累积索赔金额的最优奖惩系统

[期刊] 统计研究 [作者] 孟生旺张永霞

关键词：商业车险累积索赔金额纵向数据奖惩系统

神经网络模型与车险索赔频率预测

[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

车险索赔次数预测模型的扩展与应用

[期刊] 保险研究 [作者] 王选鹤孟生旺杨默

我国启动的二期商业车险费率市场化改革,进一步扩大了保险公司车险定价的自主权,对于保险公司的定价能力提出了更高要求。传统上基于广义线性模型的定价方法,不能同时刻画车险索赔次数的过离散、零膨胀和异质性,为此,本文对传统的泊松回归模型进行了扩展:首先对泊松分布进行混合,得到混合泊松分布,主要包括负二项分布和泊松-逆高斯分布,用以刻画索赔次数的过离散特征;然后调整混合泊松分布在零点的概率,构建零膨胀混合泊松分布模型,主要包括零膨胀负二项分布和零膨胀泊松-逆高斯分布,用以同时刻画索赔次数的过离散和零膨胀特征;最后通过对零膨胀混合泊松分布进行有限混合,构建具有分层结构的有限混合零膨胀负二项分布和有限混合零膨胀泊松-逆高斯分布(统称为扩展的混合泊松分布),用以同时刻画索赔次数的过离散、零膨胀和异质性。在扩展的混合泊松分布中,可以在所有的分布参数中引入解释变量(费率因子),从而建立GAMLSS回归模型,并用EM迭代算法估计回归系数。通过实证分析国内一组车险保单的索赔数据发现,该模型结构灵活,具有较强的可扩展性,可以为车险费率厘定提供有益参考和借鉴。

关键词：汽车保险混合分布过离散零膨胀 GAMLSS

最优奖惩系统的构建与评价——基于索赔次数与赔款金额的综合视角

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 胡祥张连增

在商业车险中,奖惩系统是一种重要的后验费率调整机制,其基本原理是根据保单的历史索赔信息对续期保费进行调整。常见的奖惩系统仅考虑保单的历史索赔次数信息,但却忽视了赔款金额的影响,这可能会造成产品费率与其实际风险水平不匹配。本文综合考虑保单的索赔次数与赔款金额的信息,利用贝叶斯方法构建了新的最优奖惩系统,并运用极大似然法对模型参数进行估计。本文以我国商业车险中的一组索赔数据为例,进行实证研究。结果表明,对于不同赔款金额的保单,本文所构建的奖惩系统可通过不同的惩罚系数对其续期保费进行调整,从而有效提高后验费率厘定的准确性。

关键词：奖惩系统贝叶斯方法索赔次数赔款金额后验费率

中冶集团顺利发放海湾战争个人索赔款

[期刊] 国际经济合作 [作者]

中冶集团顺利发放海湾战争个人索赔款本刊讯中冶集团公司外派科威特、伊拉克的工程、劳务项目中有３４５人是在１９９０年８月２日海湾战争爆发后被迫分九批撤离回国的，在历经近３个月的撤离过程中，备受战火煎熬，饱尝饥饿、恐惧之苦，遭受了莫大的精神和经济损失。按照...

关键词：中冶集团劳务项目战争爆发

保险索赔机会欺诈识别研究——基于汽车三责险人伤夸大索赔的样本

[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。

关键词：汽车三责险保险索赔欺诈法院判决金额人伤夸大索赔保险理赔额

基于索赔分类的车险定价技术的经济分析

[期刊] 技术经济 [作者] 蒲适陈秉正

从经济效益的视角分析了多元风险车险的定价技术。应用广义线性模型,建立了"索赔频率、索赔类型、索赔额"结构的多元个体损失模型用于车险的纯保费定价。结合中国交强险的实际经营数据,解释了建模时使用的索赔分类技术。相比保险公司传统的定价方法,该技术不仅能实现对不同风险水平的投保人进行更公平的差异化定价,而且可以较好地解决交强险定价中存在的"高价低保"问题。指出保险公司对风险特征更接近的索赔进行分类分析,可更准确地预测投保人的风险水平,从而改进车险定价技术的合理性。

关键词：车险定价损失分布索赔分类广义线性模型