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[期刊] 保险研究
[作者]
闫春 李亚琪 孙海棠
汽车保险欺诈在全球范围内逐步蔓延,车险欺诈识别越来越受到社会关注。本文针对实际汽车保险索赔数据中样本数量大且不平衡的特点,提出了平衡随机森林和蚁群结合的组合分类器。首先,对高维、不平衡的车险索赔数据集进行特征选择与分类,将随机森林的特征重要性评价得分和数据的统计检验得分作为启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,把随机森林的分类精度反馈给蚁群进行信息素的实时更新,挖掘出判别车险欺诈的特征组合。然后将基于蚁群优化算法的平衡随机森林模型应用到汽车保险欺诈识别中。研究结果表明:基于蚁群优化随机森林算法的汽车保险欺诈识别模型能够更好地对车险索赔数据进行分类预测,挖掘车险欺诈规律,具有更好的精确度和稳健性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
吴琴 刘寅 田国梁
泊松计数方法作为估计敏感性特征的比例的方法，克服了项目计数方法泄露被调查隐私的缺陷。但是很多实际问题中，我们关心的不仅是敏感性特征的比例，更加感兴趣的是敏感性特征比例与协变量之间的关系。本文将提出基于泊松计数方法的回归模型，研究敏感性特征比例与协变量之间的相关性。我们给出了如何用EM算法和QLB算法求回归系数的极大似然估计。并且，我们搜集了399位被调查者关于美国车险理赔中的欺诈的行为以及关于驾驶习惯的协变量，并用我们的泊松计数回归模型进行研究，得到有用的信息。
[期刊] 保险研究
[作者]
李玉泉
近年来,随着汽车逐步进入家庭,我国的汽车保险保费收入快速增长,一直居于财产保险公司业务收入的首位。2006年我国车险保费收入达到1108亿元,占财产险保费收入的70%。但车险保费收入的快速增长,却并没有为财产险公司带来盈利的快速增长,不少公司的车险业务虚盈实亏,车险业务成了财产险公司的"鸡肋",似乎除了压缩车险业务,扩大非车险业务之外别无良策。车险经营之所以一直处于亏损边沿,一个很重要的原因就在于车险欺诈的泛滥。欺诈被喻为保险业无声的巨灾,无时无刻不在吞噬着保险业微薄的盈利空间;欺诈好比人体内
[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] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 保险研究
[作者]
李政宵 孟生旺
车险保费由纯保费和附加保费两部分构成，其中纯保费往往占到保费的６０％左右，主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额，因此，纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松－伽马模型和Ｔｗｅｅｄｉｅ模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系，又有区别。泊松－伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时，泊松－伽马模型可能高估保费，而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法，分析了相依性对两种模型的影响，发现无论相依性如何变化，两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后，通过一组实际数据的实证研究表明，两种模型的预测能力不相上下，其中Ｔｗｅｅ．．．
[期刊] 保险研究
[作者]
王选鹤 孟生旺 王雅实
我国目前正在推进商业车险费率的市场化改革,这要求保险公司使用更加准确的风险度量方法和损失预测模型。在汽车保险中,损失的厚尾性对费率厘定和风险管理都具有重要影响。本文引入密度函数的极限方法刻画损失分布的厚尾特征,构建二型广义贝塔分布下的GAMLSS定价模型,以改进传统广义线性模型中的指数族分布假设和只能对均值参数建模的局限。通过对国内商业车险损失数据的实证分析表明,使用厚尾分布假设和GAMLSS定价模型,可以提高汽车保险损失的预测精度,从而厘定更加合理的保险费率。
[期刊] 保险研究
[作者]
王选鹤 孟生旺 王雅实
我国目前正在推进商业车险费率的市场化改革,这要求保险公司使用更加准确的风险度量方法和损失预测模型。在汽车保险中,损失的厚尾性对费率厘定和风险管理都具有重要影响。本文引入密度函数的极限方法刻画损失分布的厚尾特征,构建二型广义贝塔分布下的GAMLSS定价模型,以改进传统广义线性模型中的指数族分布假设和只能对均值参数建模的局限。通过对国内商业车险损失数据的实证分析表明,使用厚尾分布假设和GAMLSS定价模型,可以提高汽车保险损失的预测精度,从而厘定更加合理的保险费率。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周佰成 韩月才 崔伟
随着汽车保险行业的迅速发展,如何通过证券衍生产品来转嫁汽车保险越发引起人们的重视。本文在Taehan Bae等人的研究基础上给出了当索赔额分布服从指数分布、Γ-分布、混合指数分布、对数正态分布时的汽车保险损失率期权的定价公式,并以太平洋保险公司的有关索赔数据作为样本,利用Γ-分布下的汽车保险损失率期权定价公式对其进行实证研究,得到汽车保险损失率期权价格的近似值,具有很好的理论意义和现实意义。
关键词：
Esscher变换 汽车保险损失率 期权
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琴英 王诗雨 刘聪
文章从P2P网络借贷平台出现的风险事件出发，将问题平台的风险分类为平台运营风险、平台诈骗风险和平台信用风险。根据网上爬取的大样本数据，利用Relief F算法筛选平台风险来源的属性约简指标，统计分析平台风险的显著特征。通过设计随机森林模型，识别与预测三类平台风险；利用无序多分类Logit模型，估计三类风险发生的机会比。结果表明，风险平台具有预期收益率与借贷金额明显偏高，但资金来源不足，且借贷风险集中度较低的共同特征；提高平台流量、扩大前十大客户投资规模，能有效降低平台发生运营风险和诈骗风险的可能，而降低前十大借款人待还金额占比将减少平台信用风险的发生。
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
魏先民
近年来,森林传染病,尤其是由外来有害生物引起的如松林松材线虫等疾病对我国森林资源的危害日趋严重。如何对森林传染病的发展进行科学预测、实施有效控制的问题已经受到科学工作者们的普遍关注。介绍了蚁群算法的求解问题,分析了当前森林有害生物累计发生、重复发生、新发生及同种类新发生等不同类型的数据,从而提出基于蚁群算法的森林有害生物决策与预测。
关键词：
森林有害生物 蚁群算法 决策 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
杨从亚 陈占伟 徐海峰
以智能终端为研究对象,将动态定位作为研究目标,根据数据获取、预处理、特征提取和选择,分类器设计与分类决策等五个方面提出了基于随机森林的定位模型和算法,详细论述了算法的执行流程,并通过用户测试数据仿真对模型进行了验证,结果表明该模型的定位算法结果准确率在90%左右。
关键词：
随机森林 智能终端 定位 算法
文献操作()
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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