基于后验修正bayes决策树模型的保险营销决策方法

文章首先在对Bayes决策体系进行细致分析后,提出了保险营销决策模型,并对引起情报价值的状态因素进行分解,以确定在何种自然状态下一般决策较大,使得有针对性地避免措施产生。其次根据多阶段决策原理引入后验信息,为保险企业进行产品试验分析提供理论方法,在此基础上根据一个算例提出修正概率变动趋势与由Bayes矩阵估计出的概率变动趋势的一致性判定准则,以克服以往研究不对后验情报价值具有性进行判定的缺陷。     

奈特不确定性下的贝叶斯学习行为模型

奈特不确定性和风险下的决策框架差异明显,传统风险度量模型在处理不确定性问题上表现的并不令人满意.处理奈特不确定性的主要统计决策方法可分为新古典方法、参数修正方法和贝叶斯方法.在贝叶斯框架下,可以基于学习行为构造一个融合外部环境信息和内生主观预期的模型,将期望效用最高的行为视为最优决策.贝叶斯学习行为模型在实践中能够有效的区分风险和不确定性,对于解决不确定性环境下传统风险度量模型容易低估风险和忽略极端风险的问题具有积极意义.     

基于聚类提取训练集的预测分析

该文建立了一种基于聚类分析与决策树分析相结合的服务订制预测模型,利用聚类提取训练集训练决策树,将生成模型应用于某地区用户对有线电视交互服务的订制意愿预测,最终确定高响应率客户群。实验证明,该模型相对于仅通过决策树进行预测能更大程度地提高分类精度,能更有效地识别出高响应率客户群。所提出的研究框架与方法,为企业在商业竞争中制定有效的营销决策提供了重要依据。     

贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型

文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。     

基于贝叶斯网络的长江地区人口健康素质预测

文章从提高人口健康水平方面研究了提高人口素质决策的评价体系,以贝叶斯网络为工具,在对长江地区人口数据进行了相应的离散化处理后,从大量人口数据中分析人口健康素质问题,建立了描述人口健康素质的贝叶斯网络模型,可为人口决策提供科学依据.     

数据挖掘在投资理财意识调查分析中的应用

金融机构对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策.将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于挖掘购买股票、美金和期货的客户,同时用其分析被访者对不同金融产品的交叉购买行为,为金融机构的交叉营销提供依据.     

保险公司基于资本成本的EVA评价模型

保险产品中内嵌了保险公司在损失发生后对保单持有人进行补偿的保证,而这种保证是具有成本的.其成本来源于对保险资本的占用和使用,体现为保险资本的占用成本和使用成本,会造成保险公司经济价值的减少.Mango对这一问题进行了研究,但Mango模型忽略了大数法则的影响,造成对保险资本成本的过高估计.文章对Mango模型进行修正,提出了一个新的EVA评价模型.     

基于MCMC方法的保险短期个别风险的测算

对保险短期个别风险的测算由于没有充分考虑索赔次数和索赔额的不确定性,其结果不能准确评估并预测保险实务中复杂的短期风险.文章在传统贝叶斯模型基础上引入Metropolis-Hastings抽样与Gibbs抽样相结合的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,克服了高维数值计算的困难,通过对典型实例的实证测算,证实即使在索赔数据缺失情况下,该模型仍然能够较好地模拟缺失数据的后验估计以及预测值的后验分布,提高了预测的准确性并减少了不确定性风险.     

贝叶斯决策理论概述

贝叶斯统计学包括贝叶斯决策理论、贝叶斯估计及贝叶斯回归分析等内容。本文仅就贝叶斯决策理论的基本概念和方法作一简介。一、后验概率分布统计决策理论接是否抽取样本可分为先验和后验两种概率决策。先验概率决策所依据的先验概率分布是根据以往积累的资料和经验估计所确定的,并认为现在总体仍维持着这样的     

数据挖掘技术在保险客户理赔分析中的应用

利用数据挖掘技术对海量保险业务数据进行风险分析,通过交叉频数分析确定保单中风险较大的因素,为管理决策提供依据;将决策树、支持向量机、逻辑斯蒂回归和贝叶斯网络四种数据挖掘算法用于保户分类,提取高风险保户的潜在特征,挖掘理赔概率较高的保户群,以指导保险公司的营销工作。     

房地产投资的多属性模糊贝叶斯决策

本文综合运用多属性决策理论、模糊数学、贝叶斯决策方法和期望效用理论,建立了一个在多属性指标下房地产投资的模糊贝叶斯决策模型,克服了单属性贝叶斯决策的不足,增强了模型的适用性。算例表明,该方法合理、易于实现,具有实际应用价值。     

专家权重的贝叶斯修正法

将群决策中关于专家权重和意见集结等问题所涉及的一些要素与概率之间建立对应关系,进而利用贝叶斯方法对专家的先验权重加以修正,修正后的权重是针对不同的集结对象而做出相应调整与改变的后验权重,从而在最终的群组意见集结过程中能够对专家权重实施可变操作,同时也使主、客观权重有机的融合起来。     

基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究

文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素.针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系.由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系.     

基于联合分析方法的定价策略

在国外,专家学者研究营销工程方法已经有半个多世纪,而且许多国际知名公司通过使用营销工程方法中的决策模型实现了营销决策的程序化、科学化,提高了决策的准确性,取得了积极的成果和建模经验.但在国内,绝大部分企业虽然已经逐步接受了菲利普·科特勒的顾客导向的营销艺术,面对顾客需求多样化、市场竞争加剧、市场风险增大等诸多因素的影响仍然停留在"拍脑袋"式的营销决策阶段,市场判断失误,恶性价格战等现象屡见不鲜.应该说,国内企业在营销决策方法上依然落后于国外企业.     

基于客户服务监控信息的配送决策

本文在客户监控信息的基础上,提出对原信息进行处理,使原信息成为0-1分布的信息样本,即符合Bernoulli过程.然后在贝叶斯推断原理的基础上,进行假设条件的设定,最后建立贝叶斯推断模型对客户监控的信息进行推断分析,并通过一个算例进行模型推断,最终使客户服务监控信息转化成为配送作业管理的决策信息,帮助配送中心管理者对配送作业进行决策.     

基于价值判断的项目决策结果修正模型

项目的决策是投资成功的关键环节。为有效地进行项目决策,文章提出项目决策的价值判断修正概念,并采用数学量化方法研究。在分析传统定量决策依据的基础上,提出项目决策的价值判断修正指标。采用综合评分法和模糊数学方法,建立决策者风险态度修正函数、决策者经营思想修正函数、项目可连续性判断修正函数和项目可持续性判断修正函数。基于价值判断理论,建立项目决策结果的价值判断修正模型。通过模型应用研究,表明修正模型具有合理性和实用性。     

高新企业产品开发过程组织因素的优化方法

文章从组织因素的角度去研究新产品开发绩效问题.构建了一种求解高新企业产品开发过程组织因素优化问题的决策图贝叶斯网络模型.应用实例表明:为提高新产品研发效率和绩效,X集团从研发组织机构设置、权责分配制度和薪酬分配制度等方面进行了改革和创新是可行的、有效的.     

贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用

文章结合总和一阶贝叶斯网络学习模拟,获得面向不同风险控制决策程度的房地产先验概率、后验概率及其对应的密度函数,从中比对不同投资风险控制效益对应的条件概率.结果表明,基于贝叶斯网络推理可以获得更具有确切显性特性的房地产投资风险控制决策信号;中层级获得了最高的测试值,最低的为高风险决策级.贝叶斯网络推理一定程度上削弱了原先的网络学习对投资风险控制的先验概率对关联强度的影响,应均衡房地产在风险控制绝对与管理之间的投资策略.     

证券投资意识调查分析 —基于数据挖掘的视角

 证券公司对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策。本文将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于判断被访者是否购买股票,以此挖掘潜在客户,用K-means聚类法将股票购买者划分不同的类型,并建议采取不同的服务和营销方式,提高客户的忠诚度。     

第三领域保险的高风险客户甄别研究

随着第三领域保险占有市场份额的日益增大,对该领域风险客户的研究分析显得更加重要.利用台湾某保险公司原始数据,运用聚类分析、决策树等方法建立高风险客户的判别模型,并对保险客户进行详细的分析,从而识别出高风险的客户,可以帮助保险公司避免不必要的风险损失,提高其盈利水平.