文件名称：使用机器学习在债权人保护保险中保留个人索赔-研究论文
文件大小：742KB
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更新时间：2024-06-29 23:57:11
Individual claims reserving
在非人寿保险中的个人索赔准备金的背景下，最近引入了一种涉及机器学习技术的新视角。 我们专注于信用保险，尽管很少被探索，但由于其波动性和对经济趋势的敏感性，它可以代表机器学习技术的有趣挑战。 在保险公司收集越来越多数据的框架中，神经网络和支持向量机等方法可以提供传统准备金技术的有效替代方案，提供一种在估计过程中包含宏观经济信息的简单方法。 虽然最近的机器学习文献主要侧重于案例准备金和损失发展三角形的分析，但在这项工作中，我们从粒度上对索赔准备金的每个组成部分进行了完整评估，并在偏差和可变性方面进行了比较，他们使用广义线性模型得出的结果，可以被认为是标准的精算工具。