【摘 要】
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在非寿险精算领域,风险保费厘定是一个至关重要的研究课题.应用expectile保费原理计算得到的风险保费作为一种新颖的风险测度,不仅可以更好地刻画损失分布的尾部特征,还是一种一致性风险测度.本文探讨了expectile在风险保费厘定方面的应用,首次将expectile神经网络模型应用到风险保费计算中,并提出两阶段expectile回归-神经网络嵌套模型,使之不仅能够刻画变量间的非线性关系,还可以提
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在非寿险精算领域,风险保费厘定是一个至关重要的研究课题.应用expectile保费原理计算得到的风险保费作为一种新颖的风险测度,不仅可以更好地刻画损失分布的尾部特征,还是一种一致性风险测度.本文探讨了expectile在风险保费厘定方面的应用,首次将expectile神经网络模型应用到风险保费计算中,并提出两阶段expectile回归-神经网络嵌套模型,使之不仅能够刻画变量间的非线性关系,还可以提高运算效率,增强模型的可解释性.另外,针对非寿险数据分布不平衡的特征,本文借鉴Easy Ensemble思想对概率估计步骤进行改进;针对分类变量众多的特点,本文利用嵌入层结构对其进行处理.最后,本文将上述各种方法应用到模拟数据和实际数据中,研究表明,我们提出的方法在风险保费估计、模型可解释性和运算效率上都有不错的表现.
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