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[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
张连增 孙维伟 段白鸽
车险费率改革是近年来保险业较为关注的热门话题,对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。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。通过对GLM-logistic回归模型和GAM-logistic回归模型的介绍,并将半参数光滑方法应用于汽车保险索赔频率建模的影响因素分析中,且以国外某汽车保险数据为样本构建汽车保险索赔频率的影响因素模型;继而在对两种模型进行比较研究的基础上,应用R软件进行实证分析,并对索赔发生概率进行了预测。结果表明:基于半参数方法的GAM-logistic回归模型比GLM-logistic回归模型更具有优势,对模型的预测效果更好。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
张连增 申晴
为分析我国交强险各因素对索赔频率的影响,以2016年广东、河南、湖北、山东四省的保单数据为样本,采用广义可加模型(GAM)对其保单中的驾驶员年龄、汽车车龄和汽车重量进行非参数分析,并对公路里程数等变量进行参数分析。结果表明:索赔频率有明显的地区差异,公路里程数对索赔频率有正向的影响,其中除汽车车型对索赔频率没有影响外,其余变量均有显著影响。
关键词：
交强险 索赔频率 广义可加模型
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 李政宵
为了解决索赔频率与索赔强度之间的相依性问题,本文提出了一种相依性调整模型,即首先在索赔频率和索赔强度相互独立的假设下预测纯保费,然后通过索赔频率与索赔强度之间的相关关系对独立性假设下的纯保费预测值进行调整。与现有模型相比,该模型的优点是可以将纯保费的预测值分解为两部分,即独立性假设下的纯保费和相依性对纯保费的影响,便于模型的解释和应用。本文将该方法应用于一组实际数据,并与其他方法进行了比较。实证研究结果表明,本文对纯保费的预测结果在一定程度上优于现有模型,而且更加清晰地揭示了索赔频率与索赔强度之间的相依性
关键词：
相依性 纯保费 索赔频率 索赔强度
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 李政宵
为了解决索赔频率与索赔强度之间的相依性问题,本文提出了一种相依性调整模型,即首先在索赔频率和索赔强度相互独立的假设下预测纯保费,然后通过索赔频率与索赔强度之间的相关关系对独立性假设下的纯保费预测值进行调整。与现有模型相比,该模型的优点是可以将纯保费的预测值分解为两部分,即独立性假设下的纯保费和相依性对纯保费的影响,便于模型的解释和应用。本文将该方法应用于一组实际数据,并与其他方法进行了比较。实证研究结果表明,本文对纯保费的预测结果在一定程度上优于现有模型,而且更加清晰地揭示了索赔频率与索赔强度之间的相依性对纯保费预测值的影响,即纯保费较低的保单受相依性的影响较大,而纯保费较高的保单受相依性的影响较小。
关键词：
相依性 纯保费 索赔频率 索赔强度
[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] 保险研究
[作者]
张连增 申晴
广义线性模型作为非寿险定价的经典模型,在非寿险定价中得到了广泛的应用。近年来,以提升算法为代表的机器学习算法在保险领域取得了很好的效果,为保险产品定价提供了一种新的选择。本文将提升算法思想分别融入到回归树模型和广义线性模型(GLM)中去,用得到的新模型对我国车险索赔频率进行预测建模分析,并与传统的回归树模型和GLM进行比较。结果表明,加入提升算法后传统车险索赔频率建模模型的效果得到了很大的改善,并且在不存在过拟合的前提下,随着模型深度和迭代次数的增加,模型的效果也在不断优化。
[期刊] 建筑经济
[作者]
李慧民 黄莺 陈旭
利用模糊综合评判理论对工程项目中的索赔风险进行分析,通过辨识找出影响索赔风险的主要因素,提高项目索赔管理的可控性和有效性,使业主方和施工方在项目初期明确影响索赔的主要因素,对索赔严加管理,最终起到减少索赔事件发生的作用。
关键词：
索赔 风险 模糊综合评判
[期刊] 江西财经大学学报
[作者]
张连增 孙维伟
目前国内保险财险公司对汽车保险等业务进行定价和费率厘定最常用的是广义线性模型。然而,数据的特点、实务的需要和技术的发展使得广义线性混合模型成为更适合对保险数据进行统计建模的工具。将广义线性混合模型应用于保险索赔业务中,以一组实际的保险数据为样本,利用R软件进行实证分析。该研究对保险公司的精算人员进行非寿险分类费率厘定的模型创新具有重要的参考价值。
关键词：
财产保险 费率厘定 索赔次数 差别化定价
[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。
[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] 财经理论与实践
[作者]
张连增 王皎
精算师在进行车险净保费信度厘定时可采用关于面板数据的线性混合模型，本文采用每次交通事故平均损失额和事故发生频率作为车险净保费的计算指标。利用２００８～２０１２年３１个省、市、自治区５年的数据，建立面板数据下的线性混合模型，选取人均地区生产总值、每平方公里人口数、民用汽车拥有量作为解释变量，得到每次交通事故平均损失额和事故发生频率的估计模型，进而得到纯保费估计。这一研究可为车险费率市场化提供一定的理论支持和参考。
关键词：
面板数据 费率厘定 车险 费率市场化
[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] 财经论丛
[作者]
赵晓兵 刘伟
汽车保险的索赔频数预测问题是非寿险精算理论和应用研究的一个重要内容。但是,在含有高维附加信息的情形下,传统的估计方法就不再适用。本文在均值计数模型基础上,利用凸惩罚函数进行变量选择,找到影响车险索赔频数的显著性因子,并通过模拟和实例分析来评价该模型和所提出的方法的可行性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张立辉 熊俊 刘树良 乞建勋
针对重大工程计划中工期索赔的责任划分难题,本文根据公路建设中的实际案例,发现了"工期索赔分摊"中的奇怪现象。首先,揭示了"提前完成任务"不但可能得不到"奖励",反而可能要被"罚款";其次,揭示了关键工序的工期提前完成较少时,会得到"奖励",但提前得太多,则反而会被"罚款"。然后,给出了解决这些奇怪现象的解释和方法。这些现象说明了在处理重大工程计划的"索赔款分摊"时,不能只按传统的原则来处理,必须根据实际情况按新的规则来处理。研究结论对于促进工期索赔的合理分摊有一定的理论意义和现实意义。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
张连增 段白鸽
首先分析了描述损失进展过程的两类非线性增长曲线,并结合损失进展因子方法和Cape Cod方法,使用极大似然估计对损失进展过程进行建模,得到了索赔准备金的均值估计和波动性度量。接着,进一步扩展该模型,将其用于折现索赔准备金的均值估计和波动性度量中,并通过精算实务中的数值实例、应用R软件加以实证分析。由于这一损失进展过程建模方法纳入了增长曲线,因此可以有效避免尾部进展因子的选择。
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