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基于HGLM、SHGLM模型的車險索賠強度預(yù)測

發(fā)布時間:2020-06-15 06:36
【摘要】:改革開放之后,我國人民生活水平得到提高,這使得汽車銷售量也日益增多。保險行業(yè)這在一現(xiàn)狀下大步向前,近幾年已經(jīng)發(fā)展成為車主們必不可少的投資和支出。購買車輛保險最重要的關(guān)注點是:車險價格、索賠強度和車險費率。為了公平的確定車險價格以及索賠強度,研究風(fēng)險的特征、影響車輛發(fā)生危險的因素是重要的一部分。本文以預(yù)測索賠額度為目的,探究適用于車輛險數(shù)據(jù)的模型。最早用于預(yù)測索賠強度的模型是廣義線性模型,它對于因變量Y寬松的條件使得預(yù)測索賠強度有了新的突破。但廣義線性模型要求數(shù)據(jù)是來自獨立的隨機變量,在實際的數(shù)據(jù)中很難滿足這一條件,因此將隨機效應(yīng)加入到廣義線性模型中,獲得的廣義線性混合模型能擬合一定時間內(nèi)重復(fù)測量的車險數(shù)據(jù)。近幾年分層廣義線性模型的研究逐步發(fā)展,它在前者的理論上改變了隨機效應(yīng)的分布,使得模型適用于多變的數(shù)據(jù)。本文在上述的基礎(chǔ)上,考慮到車險數(shù)據(jù)中的地區(qū)因素,引入地區(qū)相關(guān)矩陣,得到的空間分層廣義線性模型為索賠強度的預(yù)測提供了新的可能。首先,本文初步處理經(jīng)過爬取得來的車險經(jīng)營數(shù)據(jù),對影響車險賠款的各個因素進行描述性分析,其次建立廣義線性模型、廣義混合線性模型、分層廣義線性模型以及空間廣義線性模型。分別對經(jīng)營數(shù)據(jù)分析并進行檢驗,用以擬合索賠金額。并將擬合值與實際值進行比較。最后通過殘差平方和,判定系數(shù)、似然函數(shù)值等將多種模型的擬合結(jié)果進行比較,觀察可得加入隨機效應(yīng)的三種模型比廣義線性模型擬合效果好,且各個模型適用的數(shù)據(jù)各不相同,其中分層廣義線性模型和空間分層廣義線性模型擬合效果最好。介于空間分層廣義線性模型的擬合值與實際值接近,可知考慮數(shù)據(jù)的空間因素是預(yù)測索賠金額的一種新思路,特別是對于地區(qū)空間相似度較高的數(shù)據(jù)。本文還介紹了各個模型的特點和適用的數(shù)據(jù)類型,為不同數(shù)據(jù)的擬合提供選擇。
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:C81
【圖文】:

非壽險公司,保費收入,非壽險


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本文編號:2714040

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