政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/64440
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    題名: 類神經網路應用於擬定汽車保險費率
    其他題名: Applying Artificial Neural Network to Automobile Insurance Ratemaking
    作者: 余清祥;黃泓智;陳志昌
    Jack C. Yue;Huang,Hong-Chih;Cheng,Chi-Chung
    貢獻者: 風管系
    關鍵詞: 汽車車體損失保險;最小誤差估計法;類神經網路
    Automobile Material Damage Insurance;Minimum Biased Estimate;Artificial Neural Network
    日期: 2007-07
    上傳時間: 2014-03-04 17:06:22 (UTC+8)
    摘要: 汽車保險是與消費者關係最為密切的財產保險，但或許因為國人對汽車保險的認知不足，至今仍存在不合理現象。例如：近年汽車車體損失險的投保率下降且損失率逐年上升，其原因或可歸咎於現行的保費不見得反映實際的風險，但此有違精算費率精神的現象若持續下去，勢必對汽車保險的財務健全有不良影響。本文採用國內某產險公司1999 年至2002 年汽車車體損失保險資料，探討保費收入與理賠支出的關係，希冀在滿足保費均衡的原則下，尋求較小變異數的預測方法，以降低風險。本文考量過去用於產險的最小誤差估計法，以及根據經驗建構模型的類神經網路法，比較這兩種方法何者較能降低分類的誤差與縮小個體的誤差，以期保費收入與理賠支出兩者間有較小的差異。實證結果顯示，現行國內車體損失險不完全符合保費均衡原則，其間仍存在保險補貼。而在模型配適上，最小誤差估計法計較能改善收支不平衡的現象；而類神經網路法的加減費系統具有較大加減幅度，更能有效區分高低風險群組，降低不同危險群組間的補貼現象，並在跨年度的資料中具有較小的誤差變異。
    關聯: 風險管理學報, 9(2), 149-172
    資料類型: article
    顯示於類別:[風險管理與保險學系] 期刊論文

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