回归树方法在车险索赔频率预测建模中的应用

近20年来广义线性模型在车险定价领域已成为被广泛使用的标准模型。但随着大数据时代的来临,数据记录变得越来越多,可用于车险定价的解释变量个数也变得越来越多,然而变量间的相关关系却通常很强。在这种情形下,亟待寻找新的定价方法,以实现更为精准的车险定价。本文应用机器学习领域中的回归树方法对车险索赔频率进行了预测建模,研究结果表明回归树方法在车险定价领域是广义线性模型很好的辅助与参考。     

我国交强险索赔频率影响因素分析 ——基于GAM和广东、河南、湖北、山东的经验数据

为分析我国交强险各因素对索赔频率的影响,以2016年广东、河南、湖北、山东四省的保单数据为样本,采用广义可加模型（GAM）对其保单中的驾驶员年龄、汽车车龄和汽车重量进行非参数分析,并对公路里程数等变量进行参数分析。结果表明：索赔频率有明显的地区差异,公路里程数对索赔频率有正向的影响,其中除汽车车型对索赔频率没有影响外,其余变量均有显著影响。     

基于广义线性模型的车险分类费率厘定研究

在车险分类费率厘定中,广义线性模型已经成为最为常用的方法。广义线性模型着眼于对费率的精确厘定,从而使保险公司的保费收入与其承担的风险相匹配,保障了公司的稳健经营。同时,也为保险公司选择优质业务提供依据,是一项重要的风险管理措施。对广义线性模型在车险分类费率厘定中的应用进行了实证研究,在分析了费率厘定流程的基础上构建了索赔次数和索赔强度的广义线性模型,并对实证结果进行分析。针对模型系数不显著的情况,尝试性地采用了合并风险等级的方法。在实证分析中发现,按照以下原则合并风险等级可以在一定程度上解决风险等级不显著的问题：其一,尽量保证合并后每个风险类别的风险暴露数不至于相差太多;其二,保证每个风险类别的风险暴露数满足信度要求;其三,尽量寻找临近的风险等级合并。     

基于双重广义线性模型的车险费率厘定及其与广义线性模型的比较

在车险费率厘定中,广义线性模型的应用最为广泛,然而其假设散度参数为常值,这限制了模型在车险定价中的进一步推广。双重广义线性模型能够对反应变量的均值与散度参数同时建立广义线性模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。本文将双重广义线性模型应用到车险费率厘定中,直接对纯保费建立模型,以一组实际的汽车保险损失数据为样本进行实证研究,并与常用分布假设下的广义线性模型进行了对比分析。结果表明,双重广义线性模型得到的费率结构更为合理,符合实际。     

索赔特征对保险理赔(诉讼)额影响的实证分析——基于交强险人身伤害判决数据

面对日益增多的保险理赔(诉讼),亟需加强索赔原因及索赔特征对法院判决结果的影响研究.本文通过对北京市大兴区人民法院2007年1月至2010年8月涉及人身伤害的交强险判决案例进行回归分析,发现:索赔原因与索赔人损失大小、就业状况、法律规定的赔偿上限有关;索赔人在交通事故中承担的过错责任与其性别、医疗费支出状况、是否死亡有...     

我国广义货币供应量M2的回归模型与预测

货币供应量是货币政策工具重要的中介变量。该文通过分解我国货币供应量的诸多宏观影响因素,尝试建立一个较为完整的货币供应量多变量回归模型,揭示宏观经济变量对货币供应量的影响程度,并运用该模型对货币供应量的短期变化进行预测,以期为把握宏观经济形势、理解货币政策变化及预判金融市场走势提供参考依据。检验结果表明,该模型对货币供应量的预测比较符合实际情况。     

基于ARMA模型对我国GDP季度数据的建模

本文利用我国1992年至2010年GDP的季度数据,建立一个能够有效模拟我国经济时间序列趋势、季节和周期变化的预测模型。分析表明包含季节虚拟变量、ARMA（1,1）的线性趋势模型能够很好地拟合我国实际GDP的值。最后本文对中国2011年一季度的GDP进行预测,并根据预测的结果分析了我国当前的景气状况。     

基于广义线性模型的我国投资型寿险产品退保率实证研究

基于某一款万能险产品38个月的退保率样本数据,结合我国寿险业务的实际情况,利用广义线性模型对影响退保率的主要因素进行了分析。研究结果显示,源于消费者在购买保险的经济环境方面的差异,国外的退保率模型在我国并不适用。从我国实际情况出发,通过选择合适的解释变量,构建了新退保率模型,并分析了各解释变量对退保率的影响。     

基于多元回归模型分析我国外汇储备的影响因素

随着中国经济的高速发展,我国的外汇储备规模也不断扩大,影响其增长的因素有很多,本文主要从G D P规模、年均汇价、进出口差额、外债余额、外商直接投资,五种可量化的影响因素出发,利用Eview s软件,通过多元回归分析方法,建立外汇储备的多元线性回归模型,对各个影响因素进行分析比较,根据结论提出优化外汇储备的建议。     

行驶里程数对车险净保费的影响研究 ——基于公路里程对交通事故损失的影响视角

目前国内几乎所有财险公司的数据库中还没有行驶里程数的统计数据。文章首次研究了行驶里程数对车险净保费的影响,即利用我国2000年～2009年31个省、市、自治区10年的面板数据单位根检验、协整检验等计量经济学方法来研究交通事故损失额与公路里程数之间长期稳定的均衡关系,得出事故损失额与公路里程数之间存在显著正相关关系。本研究的应用价值在于,该相关关系可以作为车险净保费与行驶里程数之间关系的有效参考,并提出了考虑车险净保费与行驶里程数之间关系的三种可行方案。这些研究为将行驶里程数这一影响因素纳入我国车险GLM定价提供了重要的理论支持和实践参考,也对解决我国交通、能源和环境问题具有一定的借鉴作用。     

copula函数信度模型在风险定价中的应用——基于我国车险数据

信度模型能够刻画风险类别组内的相关性,是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型,基于copula函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将copula函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中,以广义线性模型作为边际分布,利用t copula函数度量赔付变量间的时间相关性,建立多元联合分布,并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异,当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱;t copula函数AR(1)形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小,预测结果优于传统信度模型,说明copula函数信度模型在风险定价的实践工作中有应用价值。     

基于多元线性回归模型的我国粮食耕地面积影响因素分析

文章首先分析了影响我国耕地面积的因素,再运用实证方法对我国1978~2014年间的粮食耕地面积数据进行统计分析,得出了影响我国粮食耕地面积的多元线性回归模型。     

我国交强险经营的社会效率与企业效率测算及影响因素分析——基于2008～2012年的分省数据

首先,基于自2006年7月1日起开始承办交强险的24家保险公司1的31个省份数据,采用数据包络分析,分别测算了2008~2012年间各省份交强险经营的企业效率和社会效率,并通过排名差进行比较分析,结果表明各省份的企业效率和社会效率存在明显差异;其次,运用Tobit模型对影响交强险经营效率的因素进行回归分析,回归结果表明城镇化率对交强险的企业效率具有显著正影响,地区面积对交强险的企业效率具有显著负影响,上一年城镇家庭人均可支配收入对企业效率影响为正,对社会效率影响为负,上一年农村家庭人均纯收入对企业效率和社会效率均有促进作用。     

我国经济发展对离婚率影响原因分析——基于改革开放以来时间序列数据的计量分析

改革开放后,我国经济高速发展,离婚率指标值持续走高。基于此背景,文章集中选取了三个影响离婚率的代表性指标:GDP增长率、失业情况、居民受教育水平构造多重线性回归模型。通过计量经济学多元线性回归分析以及宏观经济变量间的关系得出经济发展对离婚率的影响并不显著的结论,为研究离婚率的影响因素提供了理论和方法参考。在此之前,并未有学者对产生这种关系的原因做出深入的实证分析。     

我国寿险保单退保影响因素的实证研究——基于公司层面的微观数据

从微观的角度,利用中国寿险市场的统计数据考察了寿险公司经营信息对保单持有人退保行为的影响,考虑到不同类型公司受影响程度的差异性,将样本数据分成大型寿险公司和中小寿险公司两类,并建立非线性平滑转换面板数据模型来研究不同类型的寿险公司退保率受各因素影响的差异。实证分析的结果表明：是否销售投连险显著地影响中小寿险公司的退保率,对大型寿险公司则无影响;与寿险公司规模高增长相伴随的是保单的高退保,这在中国寿险行业普遍存在;保单分红水平对于退保的影响程度要低于预期,“利率替代”效应并不是导致退保的最主要原因;保单持有人会比较信赖历史悠久的公司,而保费水平的高低并不是影响保单持有人是否退保的重要因素。     

外资参股对我国商业银行效率的影响研究——基于中国51家商业银行两阶段DEA模型数据的实证分析

本文为避免传统DEA方法测算商业银行效率带来的不准确性,选用两阶段DEA方法,采用我国51家商业银行2010~2016年的数据为样本测算其各阶段效率水平。在此基础上利用Tobit回归方法研究外资所占比例对我国不同类型商业银行的不同阶段效率的影响。研究结果显示,引进外资能够在一定程度上提高我国商业银行的效率水平,尤其是国有商业银行,但对于其他商业银行的影响效果则并不明显。因此我国商业银行在引进境外战略投资者时应从自身条件和环境出发,不仅进行资金引入,同时还要注重国外先进的技术和管理经验的引进,切实提升我国商业银行的竞争力。     

桂林市入境旅游客流量的预测研究——基于多元线性回归模型与GM(1,1)的比较

以2005²012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于MATLAB及SPSS软件,建立了多元线性回归模型和GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明:采用GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。     

货币政策对我国银行间国债市场利率期限结构的影响——基于Nelson-Siegel模型的实证分析

国债利率期限结构受到货币政策的影响,对于投资决策和货币政策实施具有前瞻性指导作用。本文利用近6年我国银行间债券市场数据对Nelson-Siegel模型参数进行估计,并对货币政策变量和结构因子的时间序列建立VAR模型,通过Granger因果检验、脉冲响应函数方法动态考察我国货币政策和利率期限结构间的联动行为特征,发现我国货币政策在较长一段时间内对收益率曲线长端和长短利差缩小方面产生效力,市场可借助货币政策信息来预测收益率曲线的变动趋势。     

我国国际收支顺差的实证研究——基于对货币供应量影响的定量分析

近年来,随着我国经济的高速发展,国际收支顺差不断扩大,外汇储备持续增加。这是我国综合国力不断增强的体现,但同时也带来了相应的问题。本文首先通过对国内外宏观经济环境的考察来分析造成巨额顺差的原因,然后通过对数据、图表的分析,利用定量分析的方法,对外汇储备的数额与货币供应量的关系进行科学的研究和预测。通过系统的研究,我们认为,外汇储备不断增大导致央行被动投放的货币量不断增大是造成我国目前流动性过剩的重要原因。并且,外汇储备量与货币供应量之间存在明显的线性关系,外汇储备每增加1美元,货币供应量增加大约12元人民币。