● 章 緒論
節 選題背景
第二節 研究意義
第三節 文獻綜述
第四節 研究內容和創新點
第二章 非壽險損失數據特征及分布
節 非壽險損失數據結構及分布特征
第二節 損失次數分布
第三節 損失金額分布
第四節 累計損失分布
第五節 損失分布的尾部特征比較
第三章 廣義線性模型
節 廣義線性模型理論
第二節 模型檢驗
第三節 實證分析
第四章 GAMLSS模型
節 GAMLSS模型結構
第二節 GAMLSS模型的估計與檢驗
第三節 應用案例
第五章 混合分布回歸模型
節 混合分布
第二節 分層混合分布回歸模型
第三節 應用案例
第六章 相依風險精算模型
節 Copula函數概述
第二節 常用Copula函數
第三節 Copula函數參數估計
第四節 相依風險度量
第七章 分布的相依風險精算模型
節 相依兩階段損失模型結構
第二分布回歸模型
第三節 相依兩階段模型損失預測與風險度量
第四節 應用案例
第八章 基於Copula函數的相依風險精算模型
節 三階段模型基礎和數據結構
第二節 三階段模型構建
第三節 三階段模型損失估計與風險度量
第四節 應用案例
第九章 基於機器學習的車險索賠概率預測模型
節 機器學習分類方法原理
第二節 機器學習分類方法的預測能力比較
第三節 車險索賠概率預測模型的構建
第十章 研究結論與展望
節 研究結論
第二節 研究不足與展望
參考文獻
內容簡介
本書將改進傳統的廣義線性模型定價方法,基於非壽險損失數據的零膨脹、過離散、厚尾和相依性等分布特征,把GAMLSS模型與Copula函分布回歸模型有機地結合起來,構建符合非壽險損失分布特點的相依風險精算模型,並引入基於機器學習的車險索賠概率預測模型,實證分析靠前的車險損失數據。本書的研究內容和創新之處主要包含以下四個方面。,結合零泊松回歸模型和GAMLSS模型,構建相依兩階段損失模型。第二,結合Copula函伽馬分布回歸模型和GAMLSS模型,推廣三階段損失模型。第三,實證分析相依風險對於非壽險中費率釐定和風險度量的影響。 第四,基於商車費改視角研究保險公司定價能力。