非寿险费率厘定的索赔频率预测模型及其应用

摘要：

在非寿险分类费率厘定中,泊松回归模型是最常使用的索赔频率预测模型,但实际的索赔频率数据往往存在过离散特征,使泊松回归模型的结果缺乏可靠性.因此,讨论处理过离散问题的各种回归模型,包括负二项回归模型、泊松-逆高斯回归模型、泊松-对数正态回归模型、广义泊松回归模型、双泊松回归模型、混合负二项回归模型、混合二项回归模型、Delaporte回归模型和Sichel回归模型,并对其进行系统比较研究认为:这些模型都可以看做是对泊松回归模型的推广,可以用于处理各种不同过离散程度的索赔频率数据,从而改善费率厘定的效果；同时应用一组实际的汽车保险数据,讨论这些模型的具体应用.

关键词：非寿险、费率厘定、索赔频率、过离散

所属期刊栏目：27

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：教育部重点研究基地重大项目《随机效应模型及其在非寿险风险管理中的应用》12JJD790025;国家自然科学基金项目《考虑风险相依的非寿险精算模型研究》71171193;中国人民大学科学研究基金项目中央高校基本科研业务费专项资金资助《非寿险定价的精算统计模型及其应用研究》10XNI001

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：14-19