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bat365在线平台、所2020年系列学术活动(第85场):孟生旺 教授 中国人民大学

发表于: 2020-06-22   点击: 

报告题目:基于车联网数据的UBI定价模型

报 告 人:孟生旺 教授 中国人民大学

报告时间:2020年6月23日 14:00-15:00

报告地点:腾讯会议

或点击链接直接加入会议:

https://meeting.tencent.com/s/5cwYMQPDKTjt

校内联系人:程建华 chengjh@jlu.edu.cn

会议ID:878 760 764

会议密码:0623


报告摘要:

UBI是基于驾驶行为的汽车保险产品,通常应用车联网数据进行定价。传统车险定价模型(GLM)由于自身的局限性,往往不能满足UBI产品的定价,从而需要对其进行改进,譬如,引入平滑函数,扩展分布假设,通过正则化或Boosting进行选择变量。基于一组实际的车联网数据,我们分析了UBI定价中的几个特殊问题,包括UBI定价基础的选择,对均值参数之外的分布参数进行建模的必要性及其影响,以及Lasso和Boosting在变量选择方面的差异等。


报告人简介:

孟生旺,中国人民大学统计学院二级教授,杰出学者特聘教授,新世纪优秀人才入选者,博士生导师,党委书记兼副经理,甘肃省“飞天学者”兰州财经大学讲座教授,中国统计学会副会长,教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员,中国人民保险集团博士后流动站博士后导师,中国人民养老保险有限责任公司和鑫安汽车保险公司独立董事。研究领域主要包括精算统计模型,大数据与精算,风险管理,应用统计,在Insurance: Mathematics and Economics、Scandinavian Actuarial Journal、ASTIN Bulletin、North American Actuarial Journal等国际精算期刊以及《保险研究》、《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《数理统计与管理》等国内核心期刊发表论文100余篇,出版专著和教材10余部,主持国家社科基金重大项目、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目、国家自然科学基金面上项目、中国精算师协会项目等纵向和横向项目10余项,先后获得北美非寿险精算师协会大学奖、全国统计科学研究优秀成果奖和北京市优秀教学成果奖等奖项。