零膨胀Tweedie模型中的离散参数建模及其在保险索赔数据分析中的应用
统计方法学
2024-05-27 v1
摘要
Tweedie广义线性模型通常应用于保险行业分析半连续索赔数据。为了更好地预测总索赔金额，通常使用双广义线性模型同时估计Tweedie模型的均值和离散参数。在一些精算应用中，经常观察到过高的零百分比，这通常会导致Tweedie模型性能下降。受零膨胀泊松模型的启发，文献中最近考虑了零膨胀Tweedie模型。在本文中，我们考虑在零膨胀Tweedie模型中对Tweedie状态的离散参数进行建模，除了均值建模之外。我们还基于广义期望最大化算法对零状态的概率进行建模。为了潜在纳入协变量的非线性和交互效应，我们使用基于决策树的梯度提升来估计均值、离散参数和零状态概率。我们进行了广泛的数值研究，以证明我们的方法相对于现有方法的改进性能。
引用
@article{arxiv.2405.14990,
title = {Dispersion Modeling in Zero-inflated Tweedie Models with Applications to Insurance Claim Data Analysis},
author = {Yuwen Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14990},
year = {2024}
}