GLMM在某财险公司车险费率厘定中的应用分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究发展动态 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究发展动态 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究发展动态 | 第14-16页 |
| 1.2.3 研究动态评述 | 第16页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第18页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第18-19页 |
| 第2章 案例公司车险费率厘定的影响要素分析 | 第19-29页 |
| 2.1 费改环境下车险业务发展的趋势分析 | 第19-21页 |
| 2.2 车险费率厘定的基础分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 车险费率厘定流程构建 | 第21-22页 |
| 2.2.2 保单数据特征分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 车险费率厘定方法概述 | 第23-24页 |
| 2.3 车险费率厘定风险因素及分级 | 第24-29页 |
| 2.3.1 费率因子的类别 | 第24-25页 |
| 2.3.2 无赔款优待因子转移概率测算 | 第25-27页 |
| 2.3.3 普通因子和多水平因子的对比分析 | 第27-29页 |
| 第3章 广义线性混合模型原理及参数估计 | 第29-40页 |
| 3.1 广义线性模型的原理及应用 | 第29-33页 |
| 3.1.1 广义线性模型的原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 广义线性模型的构建 | 第30-32页 |
| 3.1.3 广义线性模型的优势与局限 | 第32-33页 |
| 3.2 广义线性混合模型的原理 | 第33-37页 |
| 3.2.1 广义线性混合模型的假设 | 第33-34页 |
| 3.2.2 索赔频率和索赔强度的GLMM | 第34-35页 |
| 3.2.3 纯风险保费的GLMM | 第35-37页 |
| 3.3 广义线性混合模型参数估计方法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 拉普拉斯近似积分估计方法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 惩罚拟似然估计方法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 GLMM的选择与优势 | 第39-40页 |
| 第4章 广义线性混合模型的实证分析 | 第40-58页 |
| 4.1 数据选取及清洗处理 | 第40-45页 |
| 4.1.1 聚类分析 | 第40-42页 |
| 4.1.2 数据清洗 | 第42-44页 |
| 4.1.3 赔款数据调整和校验 | 第44-45页 |
| 4.2 GLMM的构建与实现 | 第45-58页 |
| 4.2.1 单因子分析的应用 | 第45-48页 |
| 4.2.2 纯风险保费GLMM的实证分析 | 第48-54页 |
| 4.2.3 纯风险保费GLMM的结果验证 | 第54-58页 |
| 结论 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
