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[期刊] 统计研究
[作者]
毛泽春,刘锦萼
In this paper, a mothod to work out the score pricing system is proposed by using generalized linear models which is illustrated using a classical data set from a automobile insurer. The method extends tye type of model to allow the claim severity to follow the exponential family of distribution. This method can be considered a useful guide in producing a risk classification.
关键词：
广义线性模型 风险分级 点数计价系统
[期刊] 统计与决策
[作者]
田应福 金百锁 缪柏其 宋卫国
森林火灾发生概率的预测是一个涉及气象、树种、地理环境和人类活动等因素的复杂问题,气象参数与林火的关联一直是森林火灾研究的重点之一。本文研究日本森林火灾数据,及气象参数与林火的关联。根据火灾事件的二值特征和稀有特征,发展了林火与气象因子关联的广义线性模型。结果表明:广义线性模型可以作为预测林火发生概率的可靠方法,可以作为林火研究与管理人员提供一种参考。
关键词：
广义线性模型 森林火灾 概率 气象参数
[期刊] 统计与决策
[作者]
张安安
文章首先从广义线性模型理论和传统非寿险费率厘定思想出发,建立多维广义线性模型,通过极大似然估计求得一种新的健康险分类费率值。延续分类风险单元这种思路改进古典盈余过程模型,用分类费率组合代替以往的单位保费,并用保单索赔组合代替负债。同时加入随机利率和通胀率因素,推导出在资产、负债双复合泊松过程下,有关破产概率的结论。
[期刊] 统计研究
[作者]
王大荣 张忠占
在联合广义线性模型中,散度参数与均值都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑在只有分布的一阶矩和二阶矩指定的条件下,联合广义线性模型中均值部分的变量选择问题。本文采用广义拟似然函数,提出了新的模型选择准则(EAIC);该准则是Akaike信息准则的推广。论文通过模拟研究验证了该准则的效果。
[期刊] 保险研究
[作者]
赵明清 陈玉澎
在车险费率厘定中，广义线性模型的应用最为广泛，然而其假设散度参数为常值，这限制了模型在车险定价中的进一步推广。双重广义线性模型能够对反应变量的均值与散度参数同时建立广义线性模型，提高了模型运用的灵活性与适应性。本文将双重广义线性模型应用到车险费率厘定中，直接对纯保费建立模型，以一组实际的汽车保险损失数据为样本进行实证研究，并与常用分布假设下的广义线性模型进行了对比分析。结果表明，双重广义线性模型得到的费率结构更为合理，符合实际。
关键词：
双重广义线性模型 散度参数 车险费率厘定
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张连增 江璐嘉
本文基于广义线性模型和数据驱动的分箱方法，对连续型自变量进行分箱处理，最终构建车险定价中的风险保费类别。本文数据来源于R软件包CASdatasets的法国三责险索赔频数数据集freMTPL2freq和索赔强度数据集freMTPL2sev。本文先运用R软件包mgcv,构建了一组索赔频数和索赔强度广义可加模型(GAMs)。再运用R软件包evtree,用进化树算法对连续型自变量进行分箱处理，将连续型变量转化为包含多个水平的分类变量。在此基础上，应用分箱处理得到的分类变量及其他分类变量，构造了另一组索赔频数和索赔强度广义线性模型(GLMs)。本文将由分箱后构造的GLMs和由分箱前构造的GAMs进行模型预测结果对比，发现GLMs和GAMs计算出的预测保费非常接近，而GLMs比GAMs更易直观解释。由此，本文研究得到了一个更简单直接的模型，可作为实务中更复杂车险定价模型的较好替代。
[期刊] 统计研究
[作者]
张景肖 刘燕平
本文对函数性广义线性模型曲线选择的正则化方法进行了较全面的综述,并比较了各种方法的性质。结果发现,函数性广义线性模型曲线选择问题具有群组效应,另外可能具有高维数据性质。同时通过数据模拟发现,Group Bridge、Group MCP、Elastic Net和Mnet表现出较好的数值结果。
关键词：
函数性广义线性模型 曲线选择 正则化方法
[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] 统计与决策
[作者]
金博轶
文章利用广义线性模型对我国现行交强险费率体系进行了研究,结果发现,现存的风险分级方法过于简单,保单持有人之间存在很大的不公平。因此,有必要采取更多的费率因子。
关键词：
交强险 广义线性模型 风险分级
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨娟 谢远涛
文章基于真实B2C商务数据,针对Poisson回归中过度离散这一主要缺点,在广义线性模型的框架中探讨过度离散Poisson回归模型、负二项回归模型和Tweedie模型,并深入比较三种模型的拟合效果、预测结果、对过度离散的刻画和对尾部的测度。
[期刊] 人口研究
[作者]
彭希哲
我国的人口控制在过去四十年间,特别是七十年代以来取得了举世瞩目的成就。我国妇女的总和生育率在七十年代以前一直保持在6的水平,到80年代已降到2.4左右。但是这种生育率的转变在空间与时间上并作
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫春 李延星 孙晓红 刘伟
文章运用双广义线性模型,将通货膨胀、气候环境这两个外部因素与公司理赔政策这一内部因素引入到广义线性模型中,对一般的广义线性模型进一步改进。然后利用实际数据,应用改进后的模型,进行实证分析,并与未改进的评估模型得到的相关数据进行了比较,最后分析了未决赔款准备金评估结果变化的原因。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
贺建风 付永超 熊健
当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。
关键词：
分层贝叶斯 广义线性模型 小域估计
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
何小伟 谢远涛
通过测算2005～2009年我国17家合资寿险公司的超效率和Malmquist指数,利用Tobit的广义线性模型检验其效率的影响因素。结果发现:2005～2009年,我国合资寿险公司技术效率的整体得分在逐步提升,各公司之间的技术效率差距在逐渐缩小;分支机构的开设数量、团险业务的保费收入占比、寿险业务的保费收入占比均对合资寿险公司的效率有着显著的正向影响,而寿险市场的集中度则对合资寿险公司的效率有着显著的负向影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
花俊洲,吴冲锋,梅长林
Along the line of the classical generalized linear model,the classical generalized linear model is improved in this article by assuming the partial coefficients of the regressors to be arbitrary functions of the points in some metric space.This new type of regression model is called in this article semiparametric vary coefficient generalized linear model and the back fitting approach is suggested to fit the proposed model,and the smoothing parameter therein are studied.The proposed model not only have higher flexibility and adaptability,but also is suitable for analysis spatial data and therefore has extensive application backgrounds.
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