【摘 要】
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随着改革开放的深入发展,汽车保有量也在快速增加,从而也导致交通事故的增多。车险作为财产保险行业的第一大险种,其重要程度不言而喻。在交通事故增多的大前提下,汽车保险也
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随着改革开放的深入发展,汽车保有量也在快速增加,从而也导致交通事故的增多。车险作为财产保险行业的第一大险种,其重要程度不言而喻。在交通事故增多的大前提下,汽车保险也在不断增多,但交通事故所带来的赔款规模增长、利润率降低和运营成本的增加,让利润空间越来越少。此时就需要通过对理赔金额的预测,从而厘定保险费率。本文具体工作如下:1.数据预处理。对原始数据进行缺失值处理,离群点处理,分类特征变换等操作。对数据进行描述性统计分析和影响因素分析,并通过条形图、箱线图和排列图分析特征关系;用随机森林算法,分析特征重要性,并且画出变量重要性直方图,和局部重要性图。2.用保单类型、性别、年龄、车龄、车年数、行驶区域6个变量,构建理赔金额的Tweedie回归模型和零调整逆高斯回归模型。3.构建理赔金额的机器学习算法模型,使用标准化均方误差(NMSE)作为评估标准,判断模型的优劣。构建随机森林回归模型,得出NMSE为0.343;构建支持向量机回归模型,得出NMSE为0.336,用网格搜索法优化后,NMSE为0.301;用粒子群算法优化后,NMSE为0.273;构建BP神经网络模型,得出NMSE为0.309,用遗传算法优化后,NMSE为0.269,用粒子群算法优化后,NMSE为0.263。本文将Tweedie回归模型、零调整逆高斯回归模型和机器学习模型用于车险理赔金额的预测中,发现机器学习模型的效果优于Tweedie回归模型和零调整逆高斯回归模型。以标准化均方误差(NMSE)作为评估标准,最后选取基于粒子群算法优化的BP神经网络作为最优模型,为车险费率厘定提供一定的参考价值。
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