论文摘要
近年来,随着经济的发展,我国机动车的保有量不断攀升,与此同时,机动车保险市场份额也呈现出逐年上升的趋势,车险保费的厘定是汽车保险业务的核心问题之一。多年来,对于车险保费的厘定,尤其是纯保费的厘定主要是依托广义线性模型方法,该方法具有一定的有效性,但是其局限在于需要事先对数据的分布作出假设,在实际中要想数据符合特定的分布是非常困难的。此外,在传统保费的厘定系统中,通常只考虑人、车、环境等静态因子,随着数据科学的发展,很多以往没有纳入保费厘定系统的因子,如投保人在驾驶期间的各类不良驾驶行为驾驶习惯都应该纳入系统中,而这将使得数据的分布愈发复杂。可以预见,在未来广义线性模型的适用性将会越来越差。最近,兴起的机器学习具有许多优良特性,尤其是不需要对数据的分布做任何假设,可以直接从数据中获取规律用于预测,这为我们解决复杂情况下的车险保费厘定提供了一个很好的发展方向。因此,本文在纯保费的厘定中引入了XGBoost算法,基于人、车等因子对损失发生条件下的累积索赔额和出险概率进行预测。经过与传统广义线性模型的比较,我们发现即使没有考虑数据的先验分布,XGBoost算法得到的结果也具有一定的有效性,这说明XGBoost算法具有广阔的应用前景,经过改良后有望成为车险保费厘定的首选方法。在UBI(Usage Based Insurance)费率系数的厘定中,充分考虑了各类驾驶行为因子,尤其是不良驾驶习惯,根据上述因子建立驾驶行为评分模型,使用具有纳什均衡的博弈论熵权层次分析法对各类指标赋权,在克服层次分析法较强主观性的同时提高了熵权法的适用性。我们发现上述评分模型对保费有显著影响,对不同的投保人按照驾驶行为收取不同的保费,使得保费更加合理。反过来,合理的保费也有助于规范投保人的驾驶行为,减少各类多发事故,促进车险行业的良性发展。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 杨红
导师: 江涛
关键词: 算法,驾驶行为,博弈论熵权层次分析法
来源: 浙江工商大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,保险
单位: 浙江工商大学
分类号: F842.634;F224
DOI: 10.27462/d.cnki.ghzhc.2019.000027
总页数: 57
文件大小: 1099K
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标签：算法论文; 驾驶行为论文; 博弈论熵权层次分析法论文;