论文摘要
非寿险赔款准备金对保险公司的风险管理和财务决策具有重要影响。传统的准备金评估方法通常基于汇总的流量三角形数据进行建模,没有充分利用个体索赔案件的信息,且存在参数过度化、难以处理大额赔款和负增量赔款等问题。本文基于每份保单的个体索赔信息,使用随机森林和XGBoost等机器学习算法对案件的赔付状态、赔付金额分别建立了预测模型,改进了传统准备金评估模型的预测效果。实证研究结果表明,影响赔付状态的因素主要是结案状态、报案延迟等跟案件相关的信息,而影响赔付金额的因素则主要是历史赔付金额等反映出险事故严重程度的信息。本文最后还给出了RBNS准备金的预测分布,其结果更加接近准备金的真实值且方差更小,表明在非寿险RBNS准备金评估中,基于机器学习算法的个体索赔准备金评估模型优于传统的准备金评估模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孟生旺,王海淘
关键词: 个体索赔信息,准备金,机器学习,赔付状态,赔付金额
来源: 保险研究 2019年09期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,保险
单位: 中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院
基金: 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究”(16JJD910001),国家社科基金重大项目“巨灾保险的精算统计模型及其应用研究”(16ZDA052),中央高校建设世界一流大学(学科)专项资金资助
分类号: F224;F840.4
DOI: 10.13497/j.cnki.is.2019.09.007
页码: 88-101
总页数: 14
文件大小: 4216K
下载量: 424
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