【摘 要】
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本文基于TEI@I方法论,使用集成经济计量模型、文本挖掘和机器学习的分析框架,构建中国保险业保费收入的预测模型.该模型首先运用季节调整SARIMA模型对保费收入的主要趋势进行
【机 构】
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中央财经大学保险学院/中国精算研究院,北京100081中央财经大学保险学院,北京100081;中央财经大学中国精算研究院,北京100081;
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本文基于TEI@I方法论,使用集成经济计量模型、文本挖掘和机器学习的分析框架,构建中国保险业保费收入的预测模型.该模型首先运用季节调整SARIMA模型对保费收入的主要趋势进行拟合,再使用机器学习中的支持向量回归方法对SARIMA模型的残差进行拟合,并运用文本挖掘技术增加相关的百度指数作为解释变量以提升模型的拟合度,最后再次使用支持向量回归整合拟合结果形成一个集成模型,从而得到精度更高的保费收入预测模型.本文利用我国月度保费收入数据,通过模型比较研究,验证了TEI@I方法在我国保费收入预测中的有效性与稳健性.
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