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改进非寿险精算模型，构建“三维”相依风险结构，提高车险预测精度。
内容简介
该书研究相依风险结构下的非寿险精算模型，改进传统基于指数分布族和独立性假设的广义线性定价模型。用分层的方法，结合随机效应、信度理论和Copula，构建具有嵌套结构的“三维”相依风险精算模型，用降维的方法，分阶段估计嵌套相依模型的多个参数。通过增加车型、品牌、车队、历史赔付等定价因子，从“场景多水平”“历史赔付”和“赔付类型”三个维度度量可能存在的相依结构，并充分刻画车险赔付数据的零膨胀、过离散、厚尾、截断等分布特征。用“三维”嵌套相依模型证分析全国车险信息平台中的数据，提高车险损失的预测精度，增加个体风险的识别和区分度，调整可能偏低的车险费率基准水平。
章节目录
封面
书名页
版权页
内容简介
作者简介
前言
目录
第一章 绪论
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 GAMLSS模型结构
第二节 GAMLSS模型估计与检验
第三节 应用案例
第五章 混合分布回归模型
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 研究结论
第二节 研究不足与展望
参考文献
车险费率厘定模型及应用是2019年由中国社会科学出版社出版,作者王选鹤。
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