【摘 要】
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索赔准备金是保险公司的一项重要负债,正确合理地计提索赔准备金是一个保险公司能够健康持续发展的重要前提之一.一方面,索赔准备金计提的是否合理能真实反映出保险公司的经
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索赔准备金是保险公司的一项重要负债,正确合理地计提索赔准备金是一个保险公司能够健康持续发展的重要前提之一.一方面,索赔准备金计提的是否合理能真实反映出保险公司的经营业绩,并能同时为其合理经营提供科学有效的依据;另一方面,索赔准备金计提的是否充足能严重影响到保险公司的偿债能力和抗风险能力,同时也是监管机构在对保险公司进行整体评估时的一项基本标准.因此,索赔准备金的评估对保险公司而言意义重大.在本文中,我们关注非寿险公司索赔准备金的预测问题.索赔数据依据其展现形式,分为聚合型数据和个体型数据.对于聚合型数据,我们通过从机器学习的视角考虑预测问题,将预测流量三角形下三角的问题转化为矩阵补全问题,从而提出基于矩阵分解的流量三角形补全算法和基于K近邻的流量三角形补全算法用于预测索赔准备金,获得了比传统链梯法更精确的预测结果.对于个体型数据,我们考虑了数据的分布信息,提出了一种改进的神经网络模型进行索赔准备金预测,利用广泛使用的Tweedie复合泊松模型设计了一种新的训练过程,获得了更准确的结果.
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