基于机器学习的寿险精算生命表函数估计

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摘要：传统的分数年龄假设(fractional age assumption,FAA)形式简单且计算容易,但它们却存在死力函数在整数年龄处有较大跳跃的缺点,并且无法保证能精确地捕捉到生存函数的真实趋势。最小二乘支持向量回归机(least square support vector regression,LSSVR)作为机器学习领域的一项经典技术被广泛应用于对统计数据的回归与分析中。从机器学习的新视角来研究寿险精算理论中的生命表数据,对生存函数数据进行回归,并用成功拟合的生存函数构建死力函数及平均余命函数。LSSVR模型对生存函数拟合的有效性通过Makeham函数来进行验证,并与经典的三个FAA模型进行比较,实验表明,LSSVR模型的回归能力远高于经典的FAA模型。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93285X/201410/71678884504849524948485048.html

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关键词：寿险精算 机器学习 学习的 生命表 表函数 最小二乘支持向量回归机 生命表 机器学习