基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車險客戶風(fēng)險等級評估模型研究.pdf

1、單位代碼：1 0 7 4 9學(xué) 號：1 2 0 1 4 1 3 0 4 1 3寧 夏 大 學(xué)碩士學(xué)位論文基于P S O - B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車險客戶風(fēng)險等級評估模型研究R e s e a r c ho n t h e E v a l u a t i o nM o d e l o f C u s t o m e r R i s k B a s e d o nP S o ．B P N e u r a l N e t w o r k f o

2、 rC a r I n s u r a n c e合。1 作指。導(dǎo)教師，；申請學(xué)位門類級別： 一王堂亟± ?一．研 究所 在方 向：一蟹鰉焦皇處理論文完成日期： 2 0 1 7 年5 月寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要摘要機(jī)動車輛的迅猛發(fā)展，使人們出行方式發(fā)生巨大變化，人們對車輛的依賴性加重。其中，車險作為一種保護(hù)類風(fēng)險投資，以7 0 ％的業(yè)務(wù)量占財產(chǎn)險公司的首位，更是受到保險公司的關(guān)注。但是，在競爭日益激烈的保險公司中，整個車險業(yè)

3、務(wù)系統(tǒng)管理仍不完善，導(dǎo)致保險公司對客戶的賠付過多，整個行業(yè)利潤明顯下降。所以，在不斷增長的車險客戶歷史數(shù)據(jù)中，有效利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行車險客戶風(fēng)險等級評估模型的構(gòu)建，不僅可以及時識別投?？蛻舻臐撛陲L(fēng)險、提供客戶投保建議；還可以為金融研究、社會管理提供有力的依據(jù)，具有巨大的社會和商業(yè)價值。為此，本文展開如下研究工作：1 ．車險客戶風(fēng)險評估相關(guān)研究概述。概述風(fēng)險管控的理論基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)風(fēng)險管控的重要性，詳細(xì)分析車險客戶風(fēng)險評估指標(biāo)因素，包括車輛風(fēng)險

4、因素、駕駛?cè)孙L(fēng)險因素、環(huán)境因素和投保特征因素，并結(jié)合定性和定量分析的層次分析法，對量化過的風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，搭建整個車險客戶風(fēng)險評估指標(biāo)體系，最后對車險客戶風(fēng)險評估的統(tǒng)計模型方法和人工智能方法進(jìn)行介紹。2 ．B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和粒子群算法分析研究。詳細(xì)介紹B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和粒子群算法( P S 0 )的原理基礎(chǔ)，概括B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群優(yōu)化算法的實現(xiàn)思想和優(yōu)缺點(diǎn)，分析粒子群算法的歷史發(fā)展進(jìn)程，提出一種可以克服P S

5、 O 算法易陷入局部搜索、過早收斂的問題的改進(jìn)P S O 算法，并通過標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測試，驗證該改進(jìn)的P S O 算法的有效性。3 ．基于改進(jìn)P S O ．B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車險客戶風(fēng)險等級評估模型構(gòu)建。針對B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)置不足，分析具有全局尋優(yōu)功能的粒子群優(yōu)化算法對B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化原理，并利用改進(jìn)的P S O 算法確定B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，構(gòu)建基于改進(jìn)P S O ．B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車客戶風(fēng)險等級評估模型?；谝?/p>