【摘 要】
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近年来保险行业发展迅速,其中寿险尤为突出,而寿险保费收入是衡量寿险行业发展的重要经济指标.目前主流的预测方法之一是使用自回归移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对保费收入进行预测,该模型具有操作简单运行快的优点,但预测精确度不足.针对精度不足的问题,本文提出一种基于ARIMA和长短神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型对寿险保费收入进行预测,并以北京、天津、上海三个地区2006-20
【机 构】
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喀什大学数学与统计学院,新疆 喀什 844000
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近年来保险行业发展迅速,其中寿险尤为突出,而寿险保费收入是衡量寿险行业发展的重要经济指标.目前主流的预测方法之一是使用自回归移动平均模型(Auto Regressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)对保费收入进行预测,该模型具有操作简单运行快的优点,但预测精确度不足.针对精度不足的问题,本文提出一种基于ARIMA和长短神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型对寿险保费收入进行预测,并以北京、天津、上海三个地区2006-2019年的寿险保费收入为例,进行实证分析.分析结果证明,ARIMA模型与LSTM神经网络构成的组合模在保持ARIMA模型优点的基础上,有效地提升了预测精确度.
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