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車險定價中風險因子重要性測度的比較研究--基于集成學習方法和廣義線性回歸模型
張碧怡; 肖宇谷; 曾宇哲 中國人民大學統計學院; 中國人民大學統計學院風險管理與精算教研室
關鍵詞：汽車保險 機器學習 變量重要性 隨機森林 xgboost
摘要：車險業務中影響車險損失的風險因子很多,如從人因子、從車因子、從屬地因子和保單屬性因子等,保險公司通常利用這些風險因子對個體風險進行分類,一方面作為車險定價的依據,另一方面也為部門溝通、業務選擇和市場細分提供支持。因此,識別風險因子的重要性對提升整個車險業務質量有非常重要的意義。近年來機器學習算法在車險損失預測中的應用越來越多,但目前的研究主要考慮了損失預測的精度,對風險因子的重要性測度缺少系統深入的研究。為此,本文對8個車險數據集,利用兩種集成學習方法(隨機森林和XGBoost),比較了它們與廣義線性回歸模型在索賠頻率風險因子重要性測度上的一致性。研究結果表明,這兩種集成學習方法不僅能提高預測精度,還能提供較一致的風險因子重要性測度。
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