车险厘定模型及应用
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作者王选鹤
出版社中国社会科学出版社
ISBN9787520325431
出版时间2019-12
装帧平装
开本16开
定价68元
货号1202046986
上书时间2024-11-09
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商品详情
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目录
章 绪论
节 选题背景
第二节 研究意义
第三节 文献综述
第四节 研究内容和创新点
第二章 非寿险损失数据特征及分布
节 非寿险损失数据结构及分布特征
第二节 损失次数分布
第三节 损失金额分布
第四节 累计损失分布
第五节 损失分布的尾部特征比较
第三章 广义线性模型
节 广义线性模型理论
第二节 模型检验
第三节 实证分析
第四章 GAMLSS模型
节 GAMLSS模型结构
第二节 GAMLSS模型的估计与检验
第三节 应用案例
第五章 混合分布回归模型
节 混合分布
第二节 分层混合分布回归模型
第三节 应用案例
第六章 相依风险精算模型
节 Copula函数概述
第二节 常用Copula函数
第三节 Copula函数参数估计
第四节 相依风险度量
第七章 基于多元分布的相依风险精算模型
节 相依两阶段损失模型结构
第二节 多元分布回归模型
第三节 相依两阶段模型损失预测与风险度量
第四节 应用案例
第八章 基于Copula函数的相依风险精算模型
节 三阶段模型基础和数据结构
第二节 三阶段模型构建
第三节 三阶段模型损失估计与风险度量
第四节 应用案例
第九章 基于机器学习的车险索赔概率预测模型
节 机器学习分类方法原理
第二节 机器学习分类方法的预测能力比较
第三节 车险索赔概率预测模型的构建
第十章 研究结论与展望
节 研究结论
第二节 研究不足与展望
参考文献
内容摘要
本书将改进传统的广义线性模型定价方法，基于非寿险损失数据的零膨胀、过离散、厚尾和相依性等分布特征，把GAMLSS模型与Copula函数、多元分布回归模型有机地结合起来，构建符合非寿险损失分布特点的相依风险精算模型，并引入基于机器学习的车险索赔概率预测模型，实证分析国内的车险损失数据。本书的研究内容和创新之处主要包含以下四个方面。，结合零膨胀二元泊松回归模型和GAMLSS模型，构建相依两阶段损失模型。第二，结合Copula函数、多元伽马分布回归模型和GAMLSS模型，推广三阶段损失模型。第三，实证分析相依风险对于非寿险中费率厘定和风险度量的影响。 第四，基于商车费改视角研究保险公司定价能力。
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