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[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] 华东经济管理
[作者]
叶明华
保险欺诈影响保险业的偿付能力,严重的保险欺诈甚至会导致保险市场失效。文章基于江、浙、沪车险调研采集的机动车保险索赔经验数据,通过Logistic分布下二元选择模型的实证分析,得到关于我国机动车保险欺诈识别的因子特征及相关解释;同时指出目前我国保险欺诈识别体系中尚存的不足之处,并就保险诚信的构建提出相关对策建议。
关键词：
保险欺诈 识别因子 保险诚信
[期刊] 保险研究
[作者]
叶明华
保险欺诈影响保险业的偿付能力,严重的保险欺诈甚至会导致保险市场失效。本文基于江、浙、沪调研采集的机动车保险索赔样本数据,通过Logistic分布下二元选择模型的实证分析,得到关于机动车保险欺诈识别的指标特征及相关解释;同时指出目前我国保险欺诈识别体系中尚存的不足之处,并就保险诚信的构建提出相关对策建议。
关键词：
保险欺诈 识别指标 保险诚信
[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] 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] 保险研究
[作者]
喻炜 冯根福 张文珺
随着我国保险业的蓬勃发展,车险领域的保险欺诈问题日益严峻。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方面较为滞后,本文针对车险反欺诈检测方法进行研究,首次将团伙微观建模应用于机动车辆保险欺诈检测。通过引入广义团伙概念,采用基于矩阵的相似度计算、秩排序和变换算法,对极小概率发生但又高度可疑的团伙实现有效识别。相较于传统方法具有更准确和高效的实际应用价值:引入广义团伙对车险欺诈进行全方位识别;将可疑欺诈团伙的车辆碰撞关系映射为人网络关系,从而避免各种人为规避行为对识别和检测的影响;不需要确定的欺诈样本,也不需要进行模型训练就可以直接应用;采用矩阵数值运算完成全部过程,有效提高计算效率。
关键词：
保险欺诈 矩阵排序 碰撞网络矩阵
[期刊] 保险研究
[作者]
武亦文 潘重阳
保险索赔欺诈会产生保险人免除赔付责任与解除权产生两个层面的法律后果。但在责任保险的场合，如若保险人愿意承担被保险人故意制造保险事故时的赔付责任，法律可以例外允许，而通过不足额保险等方式控制道德风险。对于实践中的全额免责条款，应通过格式合同的法律规定予以控制。基于索赔欺诈而生的解除权性质是继续性合同基于重大事由而生的解除权，其行使不具有溯及力，应当受到除斥期间的约束。以伪造证据等方式夸大保险损失属于保险索赔欺诈，应当允许保险人行使解除权。欺诈索赔解除权行使后，保险人应当返还相应的保费。
[期刊] 保险研究
[作者]
杨利田
机动车辆保险是我国保险业务中规模较大的一个险种。在机动车辆保险中,由于机动车辆发生转让或异动而引发的保险索赔纠纷为数甚多,正确处理好这些纠纷,对确保该险种的健康发展意义重大。本文拟对机动车转让后较为常见的几类保险索赔纠纷作些探讨。 一、在保险有效期内,保险车辆已发生转让或买卖,并办理了过户手续,但未向保险人办理批改手续的索赔纠纷。 这是机动车辆转让索赔纠纷中最为常见的情况。实践中很多人在转让机动车时,见保险合同尚未到期,便随车让与受车方或作价将保单“卖”给受车方。汽车发生保险事故,索赔遭拒
[期刊] 保险研究
[作者]
蔡亚蓉 邵学清
有关考虑索赔大小的BMS理论研究已比较成熟,但目前除韩国外,世界上其他国家的保险公司在设计机动车保险的BMS时,都未考虑索赔大小。不考虑索赔大小的BMS存在很多弊端,将来会有越来越多的保险公司采用考虑索赔大小的BMS。本文试着建立了一个考虑索赔大小的机动车保险BMS的应用模型,并就此应用模型进行分析,包括转移矩阵、稳定分布、等级保费的确定等,最后做了实证分析。此模型具有比较好的科学性和操作性,具有一定的理论与实践价值。
关键词：
BMS 索赔次数 索赔大小 应用模型
[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] 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] 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] 保险研究
[作者]
李秀芳 黄志国 陈孝伟
保险欺诈不仅危及保险公司的正常经营,增加投保人的负担,甚至有可能影响到国家的金融稳定。随着大数据时代的到来,保险反欺诈亟需引入革命性技术。Bagging集成方法以其可调节模型结构、易于部署、参数空间可控、支持并行运算等特点成为保险公司进行保险反欺诈一个好的选择。Bagging方法主要包括Bagging算法、Random Subspace算法、Random Patches算法,它们又能与不同基学习器结合构成新的分支算法及算法特例。本文基于这些算法对保险欺诈问题进行了实证检验,分析了各算法及与基学习器的适用性问题,以及基学习器个数对算法表现的影响。分析发现:针对保险欺诈识别问题,在Bagging、Random Subspace、Random Patches三者之中,Random Patches算法的表现最好,Bagging的运行时间最短;不同算法适用的基学习器不同,但总体来说最适合Bagging集成方法的是决策树;基于决策树的方法都一致选择是否委托律师代理作为最重要的特征;基学习器个数对不同Bagging算法表现的影响并不一致。
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