【目的】提高保险领域中保单累积损失预测的准确率。传统的Tweedie回归模型只能对非零均值建立回归模型,却不能对零概率建立回归模型,从而导致该模型的拟合效果并不理想。【方法】考虑到保单损失数据中往往包含着大量的零索赔,此时可视...【目的】提高保险领域中保单累积损失预测的准确率。传统的Tweedie回归模型只能对非零均值建立回归模型,却不能对零概率建立回归模型,从而导致该模型的拟合效果并不理想。【方法】考虑到保单损失数据中往往包含着大量的零索赔,此时可视其为一种半连续型数据。因此,基于半连续两部模型,并考虑到累积损失中非零连续部分的分布类型,提出3种不同的累积损失预测模型,并结合一组实际损失数据进行模型对比分析。【结果】与Tweedie回归模型相比,本研究所提出的半连续两部回归模型的赤池信息准则值(Akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息量准则值(Bayesian information criterion,BIC)更小,具有较好的拟合效果。【结论】本研究结果可为保险领域中的保单累积损失预测提供参考。展开更多
利用2009年中国健康与营养调查数据(China Health and Nutrition Survey,CHNS),文章实证分析了医疗保险对居民医疗消费的影响,发现不同基本医疗保险对居民医疗消费的影响不同:新型农村合作医疗在一定程度上提高了农村居民患病就诊概率...利用2009年中国健康与营养调查数据(China Health and Nutrition Survey,CHNS),文章实证分析了医疗保险对居民医疗消费的影响,发现不同基本医疗保险对居民医疗消费的影响不同:新型农村合作医疗在一定程度上提高了农村居民患病就诊概率并降低了居民医疗支出;城镇职工医疗保险提高了职工医疗支出但对患病就诊无显著影响;城镇居民医疗保险对医疗消费没有显著影响。基于实证分析,提出缩小不同医疗保险差距,促进城乡医疗保险衔接与整合是实现基本医疗消费均等化的重要路径。展开更多
文摘【目的】提高保险领域中保单累积损失预测的准确率。传统的Tweedie回归模型只能对非零均值建立回归模型,却不能对零概率建立回归模型,从而导致该模型的拟合效果并不理想。【方法】考虑到保单损失数据中往往包含着大量的零索赔,此时可视其为一种半连续型数据。因此,基于半连续两部模型,并考虑到累积损失中非零连续部分的分布类型,提出3种不同的累积损失预测模型,并结合一组实际损失数据进行模型对比分析。【结果】与Tweedie回归模型相比,本研究所提出的半连续两部回归模型的赤池信息准则值(Akaike information criterion,AIC)和贝叶斯信息量准则值(Bayesian information criterion,BIC)更小,具有较好的拟合效果。【结论】本研究结果可为保险领域中的保单累积损失预测提供参考。
文摘利用2009年中国健康与营养调查数据(China Health and Nutrition Survey,CHNS),文章实证分析了医疗保险对居民医疗消费的影响,发现不同基本医疗保险对居民医疗消费的影响不同:新型农村合作医疗在一定程度上提高了农村居民患病就诊概率并降低了居民医疗支出;城镇职工医疗保险提高了职工医疗支出但对患病就诊无显著影响;城镇居民医疗保险对医疗消费没有显著影响。基于实证分析,提出缩小不同医疗保险差距,促进城乡医疗保险衔接与整合是实现基本医疗消费均等化的重要路径。
