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在对广义线性模型与经典线性模型进行对比分析基础上,重点介绍了广义线性混合模型与估计方法及其在满意度调查数据中的模型设定与应用,并采用某调查机构在2011年1月至2012年3月期间对购买过某地区银行理财产品的客户进行的满意度调查数据进行实证分析。研究表明:相对于经典线性回归模型与广义线性模型,广义线性混合模型是分析满意度调查数据的有效方法。 相似文献
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文章在非寿险未决赔款准备金评估中,借鉴状态空间模型如Kalman滤波在准备金评估中的应用,以广义线性模型为基础,通过在贝叶斯估计中利用泰勒展开式的二阶近似式构造了离散指数族内的后验似然函数,生成广义线性滤波,可实现动态广义线性模型的参数估计,从而能够向模型中引入新的观测数据递归出更新的参数估计结果。文章通过实例演示了伽玛广义线性滤波模型在准备金评估中的应用。 相似文献
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文章基于真实B2C商务数据,针对Poisson回归中过度离散这一主要缺点,在广义线性模型的框架中探讨过度离散Poisson回归模型、负二项回归模型和Tweedie模型,并深入比较三种模型的拟合效果、预测结果、对过度离散的刻画和对尾部的测度。 相似文献
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《统计与信息论坛》2019,(5):69-78
近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据集进行了比较测试,包括深度学习、随机森林、支持向量机、XGboost等机器学习方法;基于相同的训练集,建立不同的广义线性模型预测索赔频率,根据最小信息准则(AIC)选取最优的广义线性模型;通过交叉验证调参获得机器学习最佳参数和模型。研究结果显示:在所有的数据集上XGboost的预测效果一致地优于广义线性模型;对于某些自变量较多、变量间相关性强的数据集,神经网络、深度学习和随机森林的预测效果比广义线性模型更好。 相似文献
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本文结合被调查者的人口学基本特征,分析了其对医疗消费行为及医疗改革所持态度的影响。为了探索数据中更为复杂的关系,文中运用广义线性模型中的二分类和多分类的Logistic模型描述被调查者不同特征对医疗消费的影响,并给出分析所得结论,为新医药改革方案的实施提供参考依据。 相似文献
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本文结合被调查者的人口学基本特征,分析了其对医疗消费行为及医疗改革所持态度的影响.为了探索数据中更为复杂的关系,文中运用广义线性模型中的二分类和多分类的logistic模型描述被调查者不同特征对医疗消费的影响,并给出分析所得结论,为新医药改革方案的实施提供参考依据. 相似文献
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文章首先分析了非寿险产品费率厘定中的零索赔额现象;指出了线性回归模型和广义线性模型在非寿险产品费率厘定中存在的问题和不足;分析了分位数回归模型在非寿险产品费率厘定中的优点,并结合实例,给出了实证分析.结果表明,分位数回归模型更能从整体上反映出费率厘定变量之间的关系及其对索赔额的影响. 相似文献
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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. 相似文献
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广义线性模型在精算中的应用始于20世纪80年代,其应用涉及到精算学的各个领域,如生命表的修匀、损失分布、信度理论、风险分类、准备金和费率估计等方面。在对广义线性模型适用于非寿险精算的典型特征进行分析的基础上,对广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展进行分析和总结的同时,重点分析利率厘定和准备金估计中广义线性模型的建模思想,并结合实际提出了今后研究的方向。 相似文献
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在聚类问题中,若变量之间存在相关性,传统的应对方法主要是考虑采用马氏距离、主成分聚类等方法,但其可操作性或可解释性较差,因此提出一类基于模型的聚类方法,先对变量间的相关性结构建模(作为辅助信息)再做聚类分析。这种方法的优点主要在于:适用范围更宽泛,不仅能处理(线性)相关问题,而且还可以处理变量间存在的其他复杂结构生成的数据聚类问题;各个变量的重要性也可以通过模型的回归系数来体现;比马氏距离更稳健、更具操作性,比主成分聚类更容易得到解释,算法上也更为简洁有效。 相似文献
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文章考虑了具有两类索赔风险过程的Gerber-Shiu函数,这两类索赔计数过程分别是Poisson过程和广义Erlang(n)过程,在这一模型下,给出了一个积分微分方程组,一个广义Lundberg方程以及它的根的性质。 相似文献
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在消费行为学领域经常碰到的离散选择数据就是Multinomial响应数据,此类数据通常采用Multinomial Logit线性回归模型来处理,不过如果回归变量中的一部分与对数机率向量间呈非线性关系,其余回归变量与对数机率向量间呈线性关系,就需要引入以对数机率向量为因变量的广义半参数回归模型来处理这类实际数据了.文章以一次手机用户生活形态调查数据为例,讨论了向量广义半参数回归模型在消费者行为研究中的应用. 相似文献
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广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性.文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水平进行显著性判别,并与其他常用损失模型的拟合结果进行比较.结果表明,中位数回归模型在费率因子的显著性判别方面更具有客观性和稳健性. 相似文献
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基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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一、广义线性随机效应模型经济学、社会学、生物医学等学科领域中存在大量的纵向数据,随机效应模型是分析此类数据的强有力工具。当纵向数据近似服从正态分布且能用线性的结构来描述时,线性随机效应回归模型是分析该数据的有力工具。但是,随着科 相似文献