检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:金艳[1]
机构地区:[1]延边大学,吉林延吉133002
出 处:《投资与创业》2022年第23期44-46,共3页INVESTMENT AND ENTREPRENEURSHIP
摘 要:非寿险业务复杂的数据结构同时存在异质性与相关性。分层广义线性模型是一种可以进行风险分类的指导定价方法。本文基于分层广义线性模型的理论框架,提出构建非寿险费率厘定精算模型,在理论分析的基础上说明建立HGLM模型的优势,并以工伤补偿保险业务损失金额的费率厘定精准性为例展开实证分析,对比GLM、GLMM、HGLM三种模型。经实证分析发现,非寿险费率厘定精算模型能够成功突破传统费率厘定精算方法,不仅能够分析风险个体同一保单损失数据的弊端,还能有效增强对复杂结构风险损失数据的精准预测效果,尤其在工伤补偿保险损失数据中应用此模型,可以发现GLMM、HGLM均能准确地反映不同风险个体本身存在的显著差异,有助于揭示多保期内损失风险个体的异质性与相关性。
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