负二项回归模型在过离散型索赔次数中的应用研究

索赔次数预测模型中通常考虑泊松回归模型,但当索赔次数中出现过离散问题时,泊松回归模型就不再适合。本文讨论了两种分布形式的负二项回归模型,并利用它们对一组车险数据进行了拟合,效果得到了明显改善。     

用双广义线性模型预测非寿险未决赔款准备金

一、引言未决赔款准备金(IncurredButNotReportedClaims Reserving,简称IBNR)的计算是非寿险精算的重要研究课题之一。经典的方法有链梯模型法(Chain LadderModel)、每案赔付法(PaymentsPerClaimIncurred,简称PPCI)等等[12,15]。这些方法都是建立在一种称之为流量三角形(Run offTriangles)的结构上,这种结构有两个元素,即事故发生年(AccidentYears);以及延展期(DevelopmentPeriods)。考虑由Ⅰ行J列组成的矩阵,其上三角形的下标集合记为Δ,表示已赔付的流量数据单元的集合;下三角形的下标集合记为Δ,表示未决赔付单元的集合。记C…     

基于分位回归的风险保费预测

风险保费预测是非寿险费率厘定的重要组成部分。在传统的分位回归厘定风险保费中,通常假设分位数水平是事先给定的,缺乏一定的客观性。为此,提出了一种应用分位回归厘定风险保费的新方法。基于破产概率确定保单组合的总风险保费,建立个体保单的分位回归模型,并与总风险保费建立等式关系,通过数值方法求解出分位数水平,实现对个体保单风险保费的预测。通过一组实际数据分析表明,该方法具有良好的预测效果。     

广义线性模型中过离散成因的理论证明及检验

对比例数据、计数数据的广义线性模型建模中常存在过离散现象,文章通过理论证明说明这种现象产生的直接原因在于类内样本数据的正相关性和非齐次性,根源在于建模过程中的聚类行为;进一步给出了在广义线性模型的整个建模过程中检验过离散现象存在的可能性并给出了相应的说明.     

基于多元线性回归模型的上市公司过度投资行为研究

文章从委托代理理论出发,利用多元线性回归模型以2007～2009年我国上市公司作为研究对象分析股权激励、股权结构对上市公司过度投资的作用,研究发现：大股东对上市公司的利益输出导致了上市公司的过度投资,大股东是否拥有股东会层面的控制权显著影响公司的过度投资程度。     

零膨胀模型在非寿险中应用

分类费率厘定中最常使用的模型之一是泊松回归模型,但当损失次数数据存在零膨胀特征时,通常会采用零膨胀模型来解决。本文讨论一些零膨胀模型在非寿险中的应用,并通过对一组汽车保险损失数据的拟合,发现零膨胀模型可以有效改善对实际损失数据的拟合效果。     

基于模糊线性回归的电子商务交易额预测

由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果.     

基于Tweedie和零调整逆高斯回归的索赔额模型

保险索赔额的分布拟合与回归模型的建立对保险费率厘定、风险因素分类、准备金计提等方面有重要意义,其研究也得到了广泛的发展和应用。文章对索赔额模型的研究与应用进行了简要的回顾分析,并基于Tweedie分布族和零调整逆高斯分布建立索赔额回归模型;以汽车第三者责任保险的损失数据为例,应用这两个回归模型,得到了比较满意的结果。     

基于随机效应零调整回归模型的保险损失预测

在非寿险精算中,对保单的累积损失进行预测是费率厘定的基础。在对累积损失进行预测时通常使用Tweedie回归模型。当损失观察数据中包含大量零索赔的保单时,Tweedie回归模型对零点的拟合容易出现偏差;若用零调整分布代替Tweedie分布,并在模型中引入连续型解释变量的平方函数,可以建立零调整回归模型;如果在零调整回归模型中将水平数较多的分类解释变量作为随机效应处理,可以进一步改善预测结果的合理性。基于一组机动车辆第三者责任保险的损失数据,将不同分布假设下的固定效应模型与随机效应模型进行对比,实证检验了随机效应零调整回归模型在保险损失预测中的优越性。     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

非负系数线性回归模型的构建

本文针对某些线性回归模型负的回归系数不具有实际的物理意义和经济意义的问题,提出了非负系数的线性回归模型构建的新方法。与现有的方法相比较,该方法具有简单和易操作的特点。在实际中具有一定的应用价值。     

基于过度自信的基金市场风险模型

文章以基金市场上风险管理为研究对象,从行为金融视角,将过度自信偏差引入到风险管理模型中,分析过度自信对基金市场风险的影响机理。模型表明,在可以赎回的开放式基金市场中,基金价格波动率是基金投资者过度自信的减函数,即基金投资者过度自信增强,基金价格波动性越大;为规避基金经理过度自信的行为风险,提出了修订并强化相关法律法规以制约基金经理过度自信等非理性行为的政策建议。     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

线性、非线性与广义线性回归模型

本文研究了线性、非线性与广义线性回归模型之间的关系，澄清了一些重要的统计概念，并对广义线性模型作了简要介绍。广义线性模型是当前统计科学发展的一个方向，统计研究与应用的许多高、新领域都在很大程度上以广义线性模型为其理论基础。将其介绍给我国广大读者对于促进我国统计事业的发展，建设大统计学科有重要意义。     

凸约束广义线性模型参数MLE估计的收敛性研究

文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。     

银行网络对银行稳健性影响的实证分析

文章以2005-2014年55家银行为样本,应用社会网络分析法对我国银行网络结构进行了研究,同时模拟了银行间风险传染效应,并采用面板负二项回归方法分析了银行网络对银行稳健性的影响.实证结果表明,我国银行网络逐渐趋于密集,国有商业银行仍居于核心位置,但中心度在下降;风险源来自以中国银行和工商银行为首的五大国有商业银行,但一般不会发生多轮次、大面积的风险传染;网络密度、中心度均与银行风险呈现显著的正相关关系,表明我国银行网络风险传染机制效应强于风险分担机制.     

基于数学建模基础上的经济变量线性回归统计预测分析

研究变量间的变动关系,并用数学方程式表示,称为回归分析。特别是用于:定量地描述和解释相互关系;估计或预测因变量的值。回归一词最早由英国天才科学家Sir Franxis     

广义线性混合模型及其在非寿险信度费率厘定中的应用

近年来,国内外精算学者开始将广义线性混合模型用于信度模型费率厘定中,但他们对因变量的推广仅仅推广到负二项分布。在前人的研究基础上,将因变量进一步推广到负二项K、广义泊松、双泊松等分布,然后用极大似然估计中的限制性虚拟似然法和自适应高斯求积法对参数进行估计,最后用美国劳工补偿保险进行实证分析。结果表明:负二项K(K=1.947)广义线性混合模型对数据拟合效果最好,其次为负二项1、负二项2、双泊松、广义泊松和泊松广义线性混合模型。     

PPP模式决策的影响因素分析——基于发展中国家的经验

基础设施融资采用公私合营模式日益受到中国政府的重视。从发展中国家公私合营模式的经验入手,分析公私合营模式的类型、行业和地区分布特征;利用世界银行数据库,使用计数模型的零膨胀负二项估计方法,实证分析31个主要的发展中国家基础设施建设采用公私合营模式的影响因素,实证结果表明:市场需求和政府财政约束因素占主导作用,其次是政策环境因素、组织结构质量和法制化水平因素,影响较小的因素是宏观稳定性变量。     

基于过度自信异质信念条件下的行为资本资产定价模型

以有效市场假说为前提,以现代资产组合金融理论为基石建立起来的传统资本资产定价理论已具完备的理论框架.但来自实证领域的诸多证据表明该理论具有一定的不合实性,需要放松一些假设,来对标准金融理论进行重建.文章拟放松传统资本资产定价模型中基于严格同质预期的理论假设,假定投资者具有过度自信的异质信念,进而构建行为资本资产定价模型,这是对传统金融理论的一种突破.