| 大额索赔条件下的车险费率厘定 |
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| 引用本文： | 张连增,王缔.大额索赔条件下的车险费率厘定[J].统计与信息论坛,2019(1):58-63. |
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| 作者姓名： | 张连增 王缔 |
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| 作者单位： | 1.南开大学金融学院;2.南开大学中国特色社会主义经济建设协同创新中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目<基于相依结构的多元索赔准备金评估随机性方法研究>(71401041);南开大学基本科研项目<机器学习在金融预测建模中的应用研究>(63185010) |
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| 摘 要： | 车险费率厘定是财险公司设计产品的核心内容之一。在传统的纯保费预测模型中,通常建立复合泊松-伽玛模型,该方法没有考虑到大额索赔出现的情况。为此,提出了一种处理大额索赔的频率-强度方法。基于一组机动车损失数据,对索赔频率和索赔强度分别建模。比较不同分布的索赔频率模型,得到零膨胀负二项模型效果较好;在索赔强度建模中,得到大额索赔伽玛模型比伽玛模型效果好。实证检验了带有大额索赔的频率-强度模型在车险费率厘定中的优越性。
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| 关 键 词： | 泊松-伽玛模型 大额索赔 零膨胀负二项模型 大额索赔伽玛模型 |
Auto Insurance Rate-making with Large Claims |
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| ZHANG Lian-zeng,WANG Di.Auto Insurance Rate-making with Large Claims[J].Statistics & Information Tribune,2019(1):58-63. |
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| Authors: | ZHANG Lian-zeng WANG Di |
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| Institution: | (School of Finance,Nankai University,Tianjin 300350,China;Collaborative Innovation Center for China Economy,Nankai University,Tianjin 300350,China) |
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| Abstract: | ZHANG Lian-zeng;WANG Di(School of Finance,Nankai University,Tianjin 300350,China;Collaborative Innovation Center for China Economy,Nankai University,Tianjin 300350,China) |
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| Keywords: | Poisson-Gamma model large claims zero-inflated negative binomial regression large claims Gamma model |
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