考虑非线性效应的广义线性模型及其在车险索赔次数中的应用

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2020年,我国进行了第三次的车险费率改革,从将车险定价权交于市场主导的基础上,进一步的要求车险费率厘定要更加的科学、合理。因此车险费率厘定的研究对如今的2021年仍然具有很重要的现实意义。而索赔次数作为费率厘定中非常重要的元素,对其进行模型的拟合研究也是非常必要的。众所周知,广义线性模型是经典之车险费率厘定模型。而对于索赔次数来讲,假设其服从指数族分布,建立解释变量的线性部分与经联结函数变换的索赔次数均值之间的关系,有其优势但也有其缺陷。一方面在于分布假设的局限性,另一方面在于解释变量非线性效应信息难以表达。如广义线性模型的解释变量仅仅是线性相加部分组合,难以充分体现其对索赔次数的非线性影响。本文以广义线性模型为基点,在不断扩展分布的假设下考虑解释变量的非线性效应信息及其提取方式构建索赔次数模型并进行扩展研究。由于广义线性模型解释变量信息提取方式的局限性,只能体现线性效应而难以表达非线性效应,我们引入了广义可加模型。广义可加模型在广义线性模型的基础上增加了平滑函数,其可为任意形式,没有局限,大大的扩展了解释变量相对于索赔次数的非线性信息的表达方式。但是,广义可加模型仍然有其局限性。它与广义线性模型相同,分布仍然只局限于指数族分布,且只对响应变量的均值拟合模型。于是我们引入了基于位置、尺度以及形状参数的广义可加模型,其大大扩展了可用分布的范围,且可对三类分布参数同时进行拟合,这大大的提高了模型的灵活性。本文的第一部分梳理了关于索赔次数的研究进程,以及广义线性模型、广义可加模型和基于位置、尺度以及形状参数的广义可加模型的研究现状以及其应用于各个领域的相关研究。第二部分分别介绍了他们的理论结构、参数估计、模型检验、特点与不足,为实证研究打下理论基础。于此同时,第二部分也介绍了分布扩展的关键理论基础——零膨胀模型。本文的模型构建思路是以广义线性模型为基点,以传统广义线性模型和考虑非线性效应的广义线性模型两个部分对索赔次数构建模型进行研究。本文的第三部分介绍了索赔次数预测模型的构建,包括基于广义线性模型和基于广义可加模型的索赔次数模型构建。模型均通过理论结构搭建、分布选择和参数估计三个环节来进行。此外,基于广义可加模型构建模型还有一个非常重要的环节——非线性效应信息提取方式的选择,这也是考虑非线性效应的模型与传统广义线性模型的本质区别之处。本文第三部分紧接着介绍了模型评价的三类信息准则的原理,为本文的实证研究部分的模型比较打下理论基础。本文的第四部分——实证研究部分是重点部分。在前三部分的理论基础上,利用澳大利亚第三人损失车险数据来进行索赔次数模型构建。实证研究主要是通过R语言的GAMLSS包中的gamlss函数来实现。根据分布的扩展和非线性信息提取方式构建索赔次数模型,并通过三类信息准则比较分析,我们得到考虑非线性效应的广义线性模型的确较传统广义线性模型的拟合效果好,且根据实证研究结果发现在泊松逆高斯分布假设下,P样条(SBC算法)的非线性信息提取方式的索赔次数模型的拟合效果最好。文章第五部分进行了实证结果分析,泊松逆高斯分布和P样条(SBC算法)信息提取方式的模型拟合效果最好的原因在于:索赔次数的假设分布更贴近现实,以及非线性效应信息提取方式更加合适真实的解释变量对索赔次数的影响。而且,我们发现在贝叶斯信息准则下,不同分布中最优的非线性效应信息提取方式往往是P样条(SBC算法)。我们得出一个结论是考虑非线性效应的广义线性模型往往较传统广义线性模型的拟合效果更优且具有更大的灵活性和可操控性。此外,在选取非线性效应的信息提取方式时要考虑最初选择方式的目的,是为了模型拟合度更高,还是要在模型拟合度和复杂度之间寻求一种平衡,亦或是使模型有更高的可解释性。它为我们在实践中构建索赔次数模型的思路有了更加清晰的方向,考虑非线性效应提高了索赔次数模型与真实索赔的契合度,使得费率厘定更加科学、合理、现实。
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