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[期刊] 保险研究
[作者]
郭春燕
退保率在寿险精算中是一个需要进行预先假设的重要参数,过高或过低的不合理估计均会给保险公司的运营带来影响。鉴于此,本文尝试基于寿险退保客户的个人特征和保单特征的实务数据,利用生存分析中的Cox比例危险模型及一些预测改进方法,根据不同的数据特点,建立了不同的预测模型,希望对于国内此领域的实务和理论研究有所帮助。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭春燕
文章利用生存分析技术探索影响保单持续期的因素,并利用这些因素对保单失效或退保的影响作量化分析,通过分段回归估计检验威布尔模型的比例性假设并对不同时段得到的估计结果作了解释,我们发现对保单持续期影响显著的因素及交互作用往往是在第二个投保年度后才变得显著,同时也得到一些有悖期望的结果,这其中的原因有待保险公司或专家去探寻。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张葵 毛会 杜为公
面向短时间序列的季节性预测方法能更为准确的抓住数据特征,提高预测精度。文章首先在分析目前常见的面向短时间序列的季节性预测方法的基础上,推出新的Lemon-Krutchkoff季节性预测模型,以解决偏斜分布数据预测精度不高的难题;并通过两套实际销售数据对新旧模型进行实验比较,以证实新模型在处理大噪声偏斜数据上的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
凌立文 张大斌
组合预测作为一种改善单项模型预测性能的有效策略已得到广泛应用,但如何科学构建组合预测模型仍值得深入研究。文章以提高组合模型预测精度为出发点,首先明确组合预测模型的普遍性优势,然后围绕单项模型筛选策略和组合权重确定方法展开文献述评,明晰组合预测模型构建方法,最后通过对比国内外相关研究,提出该领域未来继续研究的问题与方向。
关键词:
组合预测 模型筛选 组合权重
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴秉坚
本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。
[期刊] 浙江金融
[作者]
赵莹雪
分红保险是一种兼具保障功能和投资理财功能的新型寿险产品。该险种现已成为我国寿险行业中的主流产品,但与此同时,也面临着颇为严峻的退保问题。从国内、外相关文献来看,目前尚没有学者从退保角度来研究分红保险的定价。本文基于可退保因素下的分红保险定价模型的研究,对分红保险的准确定价提供理论依据和践行指南。
关键词:
分红保险 退保权
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
王丽珍 杜霞
目前防控金融风险被放到了更加突出的位置,防范风险交叉传染和系统性风险是当前保险业的重要任务之一。保险公司的危机信号可能会在很大程度上动摇消费者信心进而出现"羊群效应"导致风险传染,这会使得投保人退保或者不再续保,最终可能引发系统性风险。本文从微观角度出发,基于经典的D-D模型,以保险公司面临不同程度损失索赔为关键变量建立封闭保险市场模型,研究退保行为与保险公司风险传染之间的关系,并对不同危机下退保行为导致的风险传染效应进行数值模拟。研究发现,面临不同程度的公司危机,退保行为存在临界跳跃点;当超过临界跳跃点时,退保行为对系统性风险传染存在较强的促进作用。监管部门和保险公司需要高度重视投保人心理预期和退保、续保行为造成的风险传染效应。
[期刊] 会计之友
[作者]
刘柏阳 刘立刚
为了提升区域物流业发展水平,使物流业更好地服务于区域实体经济的发展,需要进一步降低物流成本。而区域物流成本的预测可以帮助人们更加科学、准确地监测区域物流成本的变化趋势,更好地了解物流运行情况。文章基于时间序列的灰色系统预测方法建立了相应的GM(1,1)模型对区域物流成本进行预测,通过选取江西省2008—2016年的相关原始数据预测了江西省2017—2021年五年的物流成本。预测结果表明,该模型可用于区域物流成本的预测,预测精度良好,为我国区域物流成本的理论研究提供了新思路和借鉴。
关键词:
区域物流成本 灰色系统 预测模型
[期刊] 保险研究
[作者]
高洪忠
基于某一款万能险产品38个月的退保率样本数据,结合我国寿险业务的实际情况,利用广义线性模型对影响退保率的主要因素进行了分析。研究结果显示,源于消费者在购买保险的经济环境方面的差异,国外的退保率模型在我国并不适用。从我国实际情况出发,通过选择合适的解释变量,构建了新退保率模型,并分析了各解释变量对退保率的影响。
关键词:
退保率 万能险 广义线性模型
[期刊] 统计研究
[作者]
张新雨 邹国华
模型平均方法是当代统计学和计量经济学界研究的国际前沿问题,在经济、金融、生物、医学等领域有着广泛的应用前景。本文着重介绍几种常用的和最新的模型平均方法,并把它们应用于我国的粮食产量预测,取得了比较好的预测效果,说明模型平均方法为准确的预测分析提供了有力的工具,将对规避管理中可能出现的风险和偏差提供重要的技术支持。
关键词:
模型平均 组合预测 权重选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
马超群 何文
文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析。结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法。
关键词:
财务困境 生存分析 Cox模型 时点预测
[期刊] 统计研究
[作者]
刘国旗
ThispaperstudiestheperformanceoftheGARCHmodelandtwoofitsnon linear modificationstoforecastChina’sweeklystockmarketvolatility .Themodelsarethe QuadraticGARCHandtheGlosten ,JagannathanandRunklemodelswhichhavepro posedtodescribetheoftenobservednegativeskewnessinstockmarketindices.Wefind thattheQGARCHmodelisbestwhentheestimationsampledoesnotcontainextreme observationssuchasthestockmarketcrashandthattheGJRmodelcannotberecom mendedforforecasting .
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邬琼
近年来,我国宏观经济预测模型存在稳定性显著下降、预测精度大幅降低等缺陷,亟待对其进行改进。本文通过融合动态因子模型和混频数据抽样模型,构建了因子混频数据抽样模型FA-MIDAS,实现对120多个宏观运行监测指标的深度挖掘和信息提取,并对我国季度GDP增速进行样本内拟合与样本外预测。研究结果表明:FA-MIDAS模型的样本内拟合效果好于未考虑混频数据的模型以及将月度数据简单平均后转换为季度数据的模型。与同频模型相比,FA-MIDAS模型能够提高预测精度。在数据处于较为平稳阶段时,模型中加入自回归项确实会带来预测精度的改善,但在数据波动较大时,加入自回归项会存在惯性趋势,反而降低了模型预测精度。随着当季数据公布的增多,当季GDP的实时预测及向前多步预测的预测精度会随之提高。
[期刊] 金融论坛
[作者]
贺本岚
本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。
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