【摘 要】
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车险在我国的财产保险中占据重要地位.近年来,随着我国关于车险改革政策的实施,车险行业的发展变得越来越快,车险市场的竞争变得越来越激烈.与此同时,信息时代的浪潮也使我国车险进入了大数据时代.在此背景下,传统精算所使用的广义线性模型（GLM）无法对数据进行精准的刻画.如何寻找更合适的工具,从而提高风险损失的预测精度,更为合理地厘定费率以及开发适应新时代的车险产品,已成为保险公司亟待解决的问题.为了解决
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车险在我国的财产保险中占据重要地位.近年来,随着我国关于车险改革政策的实施,车险行业的发展变得越来越快,车险市场的竞争变得越来越激烈.与此同时,信息时代的浪潮也使我国车险进入了大数据时代.在此背景下,传统精算所使用的广义线性模型（GLM）无法对数据进行精准的刻画.如何寻找更合适的工具,从而提高风险损失的预测精度,更为合理地厘定费率以及开发适应新时代的车险产品,已成为保险公司亟待解决的问题.为了解决以上问题,本文构建了两层Stacking模型并将其引入车险领域.本文首先分两步对三个车险数据集的风险损失进行了预测.第一步,利用合成少数类过采样技术对数据集的类别进行平衡后,再分别利用Logistic回归、随机森林、梯度提升树（GBDT）和两层Stacking模型四种算法建立车险索赔发生模型.第二步,在发生索赔的条件下,利用伽马回归和上述后三种算法预测累积索赔金额.其次,本文比较了索赔发生模型的AUC值和F1-score,及累积索赔金额预测模型的均方根误差（RMSE）.结果表明,所构建模型在两个问题的预测精度方面较其他三种算法均有所提升.预测索赔是否发生时,相较Logistic回归,该模型最高可使AUC值提升37.6%.最后,本文分别从先验风险因子排序和与后验相关的奖惩系统入手,对产品定价进行了研究.在先验风险因子排序上,先对比了四种算法在该问题上的结果,发现它们具有一致性.再利用构建的两层Stacking模型对特征进行重要性排序,以寻找影响较大的风险因子,更好地对保单进行分组定级.对奖惩系统进行研究时,利用累积索赔金额建立转移规则,构建更为合理的奖惩系统,并通过实例验证其可行性.本文所提出算法可以有效提高车险损失预测的精确性,制定的转移规则可以使费率厘定变得更为合理,对促进保险公司的健康发展有重要意义.
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