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基于GB2分布的神经网络模型与保险损失预测.pdf

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    摘要

    在近年来的保险精算领域内，随着数据科学技术的快速发展，传统的费率

    厘定方法逐渐融合了更多高级统计模型和机器学习算法，希望在复杂的保险数

    据分析中取得更准确的预测结果。特别是在处理索赔数据时，广义线性模型已

    经成为业界标准，凭借其对不同数据分布的灵活适应能力和参数解释的直观性，

    在风险评估和保费计算中发挥着重要作用。然而，尽管广义线性模型在处理索

    赔数据方面显示出强大的能力，但在面对高维度、非线性关系和潜在复杂交互

    效应时，其性能有时会受到限制。

    为了克服这些限制，学者们开始探索如神经网络这

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