基于统计与机器学习方法的人寿保险保单流失建模——重要特征分析
机器学习
2022-02-21 v1 机器学习
应用统计
统计计算
摘要
人寿保险公司通常拥有涵盖多个系统和数据库的海量数据。这些数据通常用于分析过去和描述现在。考虑到过去，未来主要通过传统统计方法进行预测。到目前为止，仅有少数尝试利用机器学习方法进行估计。在本工作中，利用各种分类方法对两个部分险种内客户的个人退保行为进行了建模。考虑了私人养老金和储蓄保单的部分险种。我们描述了用于建模的数据、其结构以及清洗方式。所使用的模型基于广泛的调参过程进行校准，然后针对其拟合优度进行图形化评估，并在变量相关性概念的帮助下，我们研究了哪些特征显著影响个人退保行为。
引用
@article{arxiv.2202.09182,
title = {Churn modeling of life insurance policies via statistical and machine learning methods -- Analysis of important features},
author = {Andreas Groll and Carsten Wasserfuhr and Leonid Zeldin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09182},
year = {2022}
}