發(fā)布時間：2018-12-23 11:43

【摘要】：在非壽險分類費率厘定中,廣義線性模型的應(yīng)用十分普遍,但當某些費率因子的水平數(shù)很多時(本文稱之為多水平因子),廣義線性模型的估計結(jié)果將不可靠。解決此類問題的一種方法是把多水平費率因子作為隨機效應(yīng)處理。將多水平費率因子作為隨機效應(yīng)處理可以采取下述三種方法:(1)分別用廣義線性模型和信度模型估計普通費率因子和多水平因子,通過廣義線性模型與Buhlmann-Straub信度模型的迭代應(yīng)用預(yù)測索賠頻率和索賠強度;(2)應(yīng)用廣義線性混合模型分別預(yù)測索賠頻率和索賠強度;(3)直接對經(jīng)驗純保費數(shù)據(jù)建立Tweedie混合效應(yīng)模型。本文把上述模型應(yīng)用于中國車損險實際數(shù)據(jù)的研究結(jié)果表明,這三種方法比較接近,但從總體上看,廣義線性混合模型的估計結(jié)果更加可取。
[Abstract]:In the determination of non-life insurance classification rates, the generalized linear model is widely used, but when the level number of some rate factors is large (called multi-level factors in this paper), the estimation results of generalized linear model will not be reliable. One way to solve this problem is to treat the multi-level rate factor as a random effect. The following three methods can be used to deal with multilevel rate factor as random effect: (1) the general rate factor and multi-level factor are estimated by generalized linear model and reliability model, respectively. The iterative application of generalized linear model and Buhlmann-Straub reliability model is used to predict claim frequency and claim strength. (2) the generalized linear mixed model is used to predict the claim frequency and the claim strength, and (3) the Tweedie mixed effect model is established directly for empirical pure premium data. This paper applies the above model to the actual data of car loss risk in China. The results show that these three methods are close to each other, but in general, the estimation results of generalized linear mixed model are preferable.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心;
【基金】：教育部重點研究基地重大項目(12JJD790025) 國家自然科學(xué)基金項目(71171193)
【分類號】：O212;F840.4

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本文編號：2389939