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文档简介

汽车保险的分类费率模型,孟生旺 中国人民大学统计学院 Email:,主要内容,历史与现状 索赔频率模型 索赔金额模型 纯保费因子 小结,分类费率模型的历史与现状,单项分析（one-way analysis） 线性回归模型 最小偏差模型 广义线性模型 指数分布族假设下的广义线性模型 任意分布下的广义线性模型,索赔频率数据的几个特点,非负，离散 过离散 零膨胀 相关,索赔频率的过离散,过离散的原因：非同质 泊松：方差=均值 混合泊松：方差均值 负二项 泊松-逆高斯 泊松-对数正态 广义泊松,索赔频率的零膨胀,产生零膨胀的原因 免赔额，BMS 零膨胀回归模型 泊松 混合泊松,多年期数据,多年期数据：相关 多层统计分析模型（multi-level models）,索赔频率模型的案例,马来西亚的案例 中国的案例,马来西亚的案例,中国的案例：三者险索赔次数,索赔频率因子的比较,相关系数=0.9539,索赔频率因子的解释,费率因子之间的相互作用 与索赔金额联系，如： 省内行驶的车辆，索赔频率是国内行驶车辆的39%，但其平均索赔金额是国内行驶车辆的2倍多。 省内行驶车辆的纯保费大约为国内行驶车辆的95%。,索赔金额模型,假设： 正态分布 伽马分布 逆高斯分布 对数正态分布 常用： 伽马回归 逆高斯回归 注意事项：限额,索赔金额的观察值,逆高斯回归的偏差分布,伽马回归的偏差分布,纯保费因子：限额为10万,不同限额的模型下，纯保费因子的差异,如何选定纯保费因子？,基处限额（如10万） 计算限额因子： 10万限额（基础限额）：401 5万限额：290，降低为72% 20万限额：578，提高44%,关于数据处理的几个问题,数据的年度：索赔频率和索赔金额 不足1年的保单 有索赔，但无赔付 限额数据 批单,小结,索赔频率：负二项回
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