【摘 要】
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非寿险业务中的损失数据结构日益复杂,呈现异质性与相关性并存的异象。分层广义线性模型能够突破传统费率厘定精算方法仅分析风险个体同一保单年损失数据的局限,可以提高复杂
【机 构】
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天津理工大学管理学院,南开大学金融学院,中南财经政法大学金融学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目《驾驶行为对车险市场索赔的影响、风险评估与激励策略研究》(71603180);《基于不完全信息和相依结构的最优再保险策略研究》(71601186);《基于相依结构的多元索赔准备金评估随机性方法研究》(71401041)
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非寿险业务中的损失数据结构日益复杂,呈现异质性与相关性并存的异象。分层广义线性模型能够突破传统费率厘定精算方法仅分析风险个体同一保单年损失数据的局限,可以提高复杂结构损失数据预测的准确性。基于分层广义线性模型等方法,研究具有多年损失数据的非寿险费率厘定问题,并以车险和工伤补偿保险的两组损失数据为例进行实证分析。研究结果表明,相对于GLM而言,考虑随机效应后GLMM的拟合优度大幅改善,GLMM与HGLM可以更有效地反映不同风险个体的差异,并有利于揭示风险个体在多个保险期内损失的异质性与相关性。
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