GLM与GAM在车险索赔频率建模中的应用及其比较

摘要

车险费率改革是近年来保险业较为关注的热门话题,对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所依赖的风险系统。通过对GLM-logistic回归模型和GAM-logistic回归模型的介绍,并将半参数光滑方法应用于汽车保险索赔频率建模的影响因素分析中,且以国外某汽车保险数据为样本构建汽车保险索赔频率的影响因素模型;继而在对两种模型进行比较研究的基础上,应用R软件进行实证分析,并对索赔发生概率进行了预测。结果表明:基于半参数方法的GAM-logistic回归模型比GLM-logistic回归模型更具有优势,对模型的预测效果更好。