【摘 要】
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随着社会发展与居民生活水平提高,人们逐渐意识到风险管理的重要性,而保险作为生活中风险管理有效工具之一,是市场经济中不可缺少的风险控制手段。伴随着寿险需求的提高与市场竞争的逐渐加剧,传统的审核模式面对海量的数据效率较低,且存在一定的操作风险。对此,建立合理、有效的个体索赔强度预测模型成为了现阶段的研究热点,对降低审核风险,推广普惠保险有重要的现实意义。本文先是介绍了影响索赔风险的各式因素,并与模型的
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随着社会发展与居民生活水平提高,人们逐渐意识到风险管理的重要性,而保险作为生活中风险管理有效工具之一,是市场经济中不可缺少的风险控制手段。伴随着寿险需求的提高与市场竞争的逐渐加剧,传统的审核模式面对海量的数据效率较低,且存在一定的操作风险。对此,建立合理、有效的个体索赔强度预测模型成为了现阶段的研究热点,对降低审核风险,推广普惠保险有重要的现实意义。本文先是介绍了影响索赔风险的各式因素,并与模型的变量重要性判断相结合,为模型搭建中的因子选择提供了参考;同时介绍了各类计算算法原理与模型评价指标,为实证分析做准备。为获取更为精确的分类模型,本文采用Miss Forest等多种方法对实例数据进行预处理,确保了数据集可靠性。本文使用了逻辑回归、随机森林、GBDT与XGBoost四种机器学习算法与Voting、Stacking两种模型融合策略进行索赔风险的分类,并对各模型分类时选取的变量重要性程度进行分析。本文依据分类的评价指标对各模型表现进行比较,发现Stacking融合模型在各类算法中分类表现最优。最后,根据理论阐述与实证分析提出了政策建议,以丰富我国保险风控指标并助力普惠保险发展。本文的创新点在于较传统二分类的风险模型,本文使用了多分类的目标函数,并将Voting与Stacking两种融合模型策略与索赔风险分类结合,为实际风控模型的搭建提供了一定的参考。
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