车险索赔次数预测模型的扩展与应用

摘要：

我国启动的二期商业车险费率市场化改革,进一步扩大了保险公司车险定价的自主权,对于保险公司的定价能力提出了更高要求.传统上基于广义线性模型的定价方法,不能同时刻画车险索赔次数的过离散、零膨胀和异质性,为此,本文对传统的泊松回归模型进行了扩展:首先对泊松分布进行混合,得到混合泊松分布,主要包括负二项分布和泊松-逆高斯分布,用以刻画索赔次数的过离散特征;然后调整混合泊松分布在零点的概率,构建零膨胀混合泊松分布模型,主要包括零膨胀负二项分布和零膨胀泊松-逆高斯分布,用以同时刻画索赔次数的过离散和零膨胀特征;最后通过对零膨胀混合泊松分布进行有限混合,构建具有分层结构的有限混合零膨胀负二项分布和有限混合零膨胀泊松-逆高斯分布(统称为扩展的混合泊松分布),用以同时刻画索赔次数的过离散、零膨胀和异质性.在扩展的混合泊松分布中,可以在所有的分布参数中引入解释变量(费率因子),从而建立GAMLSS回归模型,并用EM迭代算法估计回归系数.通过实证分析国内一组车险保单的索赔数据发现,该模型结构灵活,具有较强的可扩展性,可以为车险费率厘定提供有益参考和借鉴.

关键词：汽车保险、混合分布、过离散、零膨胀、GAMLSS

分类号：F840.65;F224.7(保险)

资助基金：国家自然科学基金;国家社会科学基金;教育部人文社会科学研究项目;辽宁省社会科学规划基金青年项目;东北财经大学青年科研项目

在线出版日期：2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：82-92