R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归
本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术。 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关，而纯溢价与频率成正比，因为 没有协变量，预期频率应为 ...
R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析
该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究（2008），我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。该数据集以xls格式提供，首先我们来导入它， 数据导入和清理 1. > library(gda...
R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口
本文目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从广义线性模型获得的预测。 > reg1=glm(cout~ageconducteur+agevehicule,data...
R语言再保险合同定价案例研究
再保险案例研究目的是为业务中断索赔定价一些非比例再保险合同。考虑以下数据集， > db=read.xls( + "PE.xls", + sheet=1) Content type 'application/vnd.ms-excel' length 183808 bytes...
R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量
在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精...
R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现
在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型，而当试图对索赔的概率进行建模时，他们总是会惊讶地发现AUC较低。因为保险中存在很多'随机性'。 更具体地说，我决定进行一些模拟，并计算AUC以查看发生了什么。而且由于我不想浪费时间进行拟合模型，因此我们假设每次都有一个完美...
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