作者
摘要
本文提出了一类灵活且可分析处理的频率和严重程度模型，用于预测保险索赔。该模型通过将频率和严重度分布的对数平均函数表征为神经网络，能够捕获解释变量中的非线性关系。此外，索赔频率和严重程度之间的潜在依赖性可以合并。特别是，本文提供了总索赔成本均值和方差的分析公式，使我们的模型适用于许多应用，如保险合同定价和纯保费。仿真研究表明，我们的方法成功地恢复了解释变量的非线性特征以及频率和严重程度之间的相关性。然后，本文使用一个法国汽车保险索赔数据集来说明该模型在拟合和预测索赔频率、严重程度和总索赔损失方面优于现有方法。数值结果表明，该模型通过准确预测保险索赔并避免逆向选择，有助于保持保险公司的竞争力。
建议引用
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