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中国人民大学统计学院高光远副教授应邀来精算论坛做专题学术讲座

发布时间:2021-07-05 08:48    浏览次数:[]

 

202172日上午,中国人民大学统计学院副教授、应用统计科学研究中心研究员高光远老师开启精算论坛活动第188期,为2021欧洲杯投注师生带来车险索赔中数据和模型的相对重要性的探讨。

 

1讲座开始

 

高光远老师从数据清理讲起。他笑谈到,数据清理占据了绝大多数的工作时间,但在最终结果的呈现里却篇幅很小。高老师与合作者从GPS、仪表盘和陀螺仪三个渠道提取出了众多数据,经过校准检测、其他指标计算、缺失数据补充、数据整合等等繁复而必不可少的工作,最终获得了速度、加速度和转角三个方面的新颖数据。

然后,高老师解释了模型的选择。他讲到,假设索赔次数服从泊松分布,而参数的值会因模型使用的不同而不同。传统车险索赔建模使用GLM,但它没有考虑到指标的非线性影响。所以,高老师与合作者加入了XGBoost的估计来提升参数捕捉非线性信息的能力。但是,检验发现XGBoost不能提升广义线性回归的预测能力。老师解释到,这可能是由于数据的预处理工作比较到位,也有可能是数据量不够造成的。

接着,高老师加入了车联网的数据。在加入了速度、加速度、转角以及它们的平方项之后,CNN的模型表现比GLM好。但是老师也提到,CNN更多基于经验为训练模型加入变量,由此它的解释性较弱,比较适合用于后验费率厘定。

基于以上工作,高老师总结到:有数据的时候,数据比模型对预测能力的提升更高;而对于模型而言,机器学习的价值要在数据量较大时才能体现出来。

讲座的最后环节,高光远老师细致回答了现场师生的提问,就数据的来源、细节的处理进行了分享。

通过高光远老师的精彩演讲,师生们对车险索赔的建模有了更为深刻的认识、对新兴技术在传统保险的应用有了更为前沿的思考。现场师生纷纷对高老师丰硕的成果和耐心的解答给出了高度好评,讲座圆满结束。

 

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