改进主成分分析法下的保险数据风险因素分析

发布时间：2021-03-30 18:53

　　为全面分析保险存在的风险因素,文章在深入分析保险与经济增长关系的基础上,选取车险行业作为研究对象,并通过改进主成分分析法分析了其存在的风险因素,从而确保保险行业处于健康、稳定的发展状态。文章在获得有用信息的基础上,明确了12个影响行车安全的风险因子,并具体划分为汽车性能状态、驾驶人员的驾驶行为习惯两类。本文利用这种方法对风险因子数据展开降维处理,共获得4个主成分,以此作为车险行业的定价因子,从而为车险行业开展差异化保费计算提供了重要参考。 

【文章来源】：商业经济研究. 2019,(12)北大核心

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

建立的风险因子层次结构模型

谓峁鼓Ｐ腿缤?所示。图1模型的主要功能在于确定各种风险因子对驾驶风险的重要性权值。因此，可将风险因素当做准则一层，风险因子则是与之对应的准则二层。为确保建立模型的完整性，本文在这一环节挑选驾驶风险当做目标层，以驾驶员1、驾驶员2为方案层，对此次分析而言，方案层并无明显的意义。与此同时，本文建立了本模型的层次间判断矩阵，该矩阵主要划分为2层，第一层表示汽车性能状态相对驾驶行为习惯这一标度；第二层划分为2个矩阵，包含车辆形态状态风险因子两两相对标度，表示如下：表2车险风险因子具体权值图2改进主成分分析法实现流程表3主成分因子特征值及其贡献率资本市场

【参考文献】：
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本文编号：3109980