在R中对保险数据成立广义线性模子

作者： 吕定海，南开大学精算专业2010级硕士生

 

摘要： 本文首先简朴阐明白传统订价要领的范围性，之后先容了广义线性模子的理论布局。 最后运用R软件，具体阐明白一家欧洲保险公司1994—1998年的车险索赔数据，获得了预计的费率布局。而预计的费率布局与实际的费率布局差别较大，说明本来的费率布局已经落伍。

 

Model Generalized Linear Models for Insurance Data in R
Abstract: We analyze the limitations of traditional pricing methods briefly, then introduce the theoretical structure of generalized linear models. Finally, we use R software to analyze auto insurance claims data from1994 to1998 of a European insurance company in detail, and we get the estimated rate structure. The big difference between the estimated rate structure and the actual rate structure implies that the original rate structure has lagged behind.
Key Words: Non-life Insurance Pricing; Generalized Linear Models; R Software

 

引言
广义线性模子（GLM）由Nelder 和Wedderburn 于1972 年提出来[1] ，颠末近二十年的
研究McCullagh 和Neld 于1989 年写了一本系统先容GLM 的专著[ 2 ] 。McCullagh 和Nelder
先容了指数漫衍族，GLM 的参数预计要领，假设检讨问题以及一些应用实例。
20 世纪90 年月英国的精算师，把GLM 引入到非寿险订价中来，从此的20 多年GLM
在许多国度的保险订价实践中获得很大成长，大量的专著和文献都在接头这个问题。Ohlsson
和Johansson 先容了GLM 在订价中的应用，但又不范围于此，还给出了一些基于GLM 的
扩展模子在非寿险订价中的应用[3] 。de Jong 和Heller 先容了如何用GLM 阐明保险数据，
还给出了大量的实例，举办了细致的阐明，是GLM 在订价中的经典之作[ 4 ] 。书中是用在保
险公司较量风行的SAS 软件完成数值计较的，但从研究的角度讲R 软件是一个很是好的选
择，并且这方面的书籍文献也许多。Faraway 通过实例用R 完成了GLM 中常见模子的预计
和假设检讨问题[5 ] 。
2010 年，保监会出台了《关于在深圳开展贸易车险订价机制改良试点的通知》，明晰规
定―各工业保险公司可利用现行的贸易车险行业指导条款和费率，也可自主开拓基于差异客
户群体、差异销售渠道的贸易车险深圳专用产物‖，这为广义线性模子在中国车险订价中的
应用提供了制度上的保障。

 

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