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分类嵌入在车险索赔次数预测中的应用: 2024年; 自2020年9月起,车险综合改革对车险精准定价的要求日益严格,尤其在大数据时代背景下,数据特征复杂性的增加以及分类变量水平数的增多,使得广义线性模型等传统精算统计方法在处理此类数据时面临重大挑战。基于国内某保险公司的一个车团险数据集,本文应用四类机器学习方法和四种分类变量编码方式,使用不同评价指标比较了不同编码方式在车险索赔次数预测中的性能表现,并借助SHAP提高了机器学习模型的可解释性。实证结果显示:第一,不同的机器学习模型适用的分类变量编码方式可能不一样,需要根据机器学习模型的特点选择适配的分类变量编码方式;第二,相比于one-hot编码而言,分类嵌入方法能够显著降低模型的运行时间,提高运行效率;第三,根据SHAP输出的可解释性结果,车队交强险近三年平均赔付率是影响车辆索赔次数最重要的因素;第四,分类嵌入方法生成的嵌入向量对应于分类变量的不同水平,嵌入向量之间的距离可应用于投保主体的划分和风险评级。本文完善了分类嵌入方法在车险定价领域的应用,能够切实改善预测精度,提高运行效率,为推动车险定价的精准化和差异化做出贡献。; 张连增罗来娟肖宇谷李浩男; 关键词：索赔次数

最优奖惩系统的构建与评价——基于索赔次数与赔款金额的综合视角: 2024年; 在商业车险中,奖惩系统是一种重要的后验费率调整机制,其基本原理是根据保单的历史索赔信息对续期保费进行调整。常见的奖惩系统仅考虑保单的历史索赔次数信息,但却忽视了赔款金额的影响,这可能会造成产品费率与其实际风险水平不匹配。本文综合考虑保单的索赔次数与赔款金额的信息,利用贝叶斯方法构建了新的最优奖惩系统,并运用极大似然法对模型参数进行估计。本文以我国商业车险中的一组索赔数据为例,进行实证研究。结果表明,对于不同赔款金额的保单,本文所构建的奖惩系统可通过不同的惩罚系数对其续期保费进行调整,从而有效提高后验费率厘定的准确性。; 胡祥张连增; 关键词：奖惩系统贝叶斯方法索赔次数

车辆保险索赔次数中类别风险因子的差异性分析——基于零膨胀泊松模型的Blinder-Oaxaca分解: 2024年; 对车辆保险中影响索赔次数的类别风险因子差异性分析给出了一种统计方法.因为车辆保险费率厘定中,风险因子间往往具有一定的相关性,若继续使用广义线性模型拟合索赔次数分布,依据模型的估计参数解释类别风险因子对索赔次数的影响时就会产生一定的偏差.为解决此问题,依据Blinder-Oaxaca分解思想,基于类别风险因子对零膨胀泊松模型进行分解,并对一组车辆保险索赔次数数据进行建模分析,利用Bootstrap方法模拟类别风险因子差异并给出置信区间.与传统的零膨胀泊松模型拟合结果进行比较,结果表明,使用零膨胀泊松模型的Blinder-Oaxaca分解,更能反映出数据本身的信息差异,体现分类风险因子间的风险水平,从而为分类费率厘定技术提供一定的理论依据。; 郭念国周鹏; 关键词：索赔次数

基于分类视角的车险索赔次数建模问题研究: 随着机动车车险费率市场化改革的不断推进,车险市场竞争加剧,更加科学、合理的车险费率厘定成为保险公司的迫切需要。车险费率厘定的第一步是理赔频率建模,使用泊松或负二项分布的传统计数型索赔频率模型,只能对损失次数的均值进行预测...; 卢润; 关键词：非寿险精算

基于聚类算法的车险索赔次数研究: 在车险市场中,消费者由于购买体验不佳、赔付过程曲折,续保意愿低,使车险公司的收入受到冲击。只有制定合理的保费、切实提升后续保障的质量,才能提高消费者的投保与续保意向。费率厘定技术的好坏直接影响车险产品的优劣,选取费率因子...; 黎星言; 关键词：广义相加模型自组织映射神经网络 K均值

基于GAM模型和随机森林车险索赔次数预测: 2022年; 近年来,广义可加模型(GAM)在非寿险中得到广泛的应用,随机森林作为极具代表性的一种集成学习方法在非寿险领域也取得很好的效果,为非寿险产品定价提供了一种新的选择。因此,本文针对一组具有零膨胀特征的索赔次数数据,建立零膨胀泊松分布和零膨胀负二项分布下的GAM模型,并将其与随机森林模型进行比较分析。结果表明:预测效果最优的是基于零膨胀泊松分布的GAM模型。在此基础上,对各解释变量进行分析,为车险费率的厘定提供一定的参考。; 孙静; 关键词：索赔次数零膨胀

加入中国保险汽车安全指数指标的车险索赔次数研究被引量：1: 2022年; 在车险定价模型已改进、汽车碰撞测试结果已发布的背景下,研究不同模型以及纳入模型中解释变量的组合方式对索赔次数预测效果的影响。由于广义线性模型(Generalized Linear Models,GLM)存在局限性,仅包括线性预测部份,对连续型变量解释性较差,所以采用了广义线性可加模型(Generalized Linear Additive Models,GAM)对车险数据进行拟合,同时研究中国保险汽车安全指数(China Insurance Automotive Safety Index,C-IASI)指标的3种不同风险因子组合方式对模型效果的影响。结果表明,广义线性可加模型对车险索赔次数的拟合效果优于广义线性模型;维修经济性得分与耐撞性得分作为自变量时的拟合效果优于其他组合。; 张琳黎星言; 关键词：索赔次数

基于Bell分布类的广义线性模型及其在车险索赔次数拟合中的应用: 在一系列车险改革中,国家不断放宽对车险市场的干预,重视和突出财产保险公司的能动性,获得更合理的车险费率标准对于财产保险公司和市场发展愈加重要。车险索赔次数拟合作为车险费率厘定的重要组成部分,拟合效果的优劣将直接影响费率的...; 刘园园; 关键词：广义线性模型

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