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题名/责任者:

大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究/汪荣明著

出版发行项:

北京:经济科学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5218-4166-4/CNY98.00

载体形态项:

378页:图;24cm

并列正题名:

Research on actuarial statistical model and risk supervision of health insurance under the background of big data

个人责任者:

汪荣明, 1965- 著

学科主题:

健康保险-保险精算-统计模型-研究

学科主题:

健康保险-风险管理-监督-研究

中图法分类号:

F840.625

中图法分类号:

F840

一般附注:

国家社科基金重大项目“大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究”(批准号: 17ZDA091)

责任者附注:

汪荣明, 1965年生于安徽安庆。1997年毕业于华东师范大学, 获理学博士学位。现任上海对外经贸大学校长、教授、博士生导师, 享受国务院政府特殊津贴专家。主要学术兼职为国务院学位委员会统计学科评议组成员, 教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会副主任委员, 中国现场统计研究会副理事长。

书目附注:

有书目 (第356-378页)

提要文摘附注:

本书基于大数据时代背景, 对健康保险的精算统计模型与风险监管进行了系统研究。研究发现: 其一, 针对健康大数据量大、异质及多源特点导致的数据融合难题, 本书提出的分布式算法、最优子抽样、基于密度比模型的经验似然算法、数据插补和模型平均算法等能有效解决上述难题; 其二, 基于随机森林分类模型、BP组合神经网络模型、朴素贝叶斯模型及马尔可夫模型等大数据分析方法, 可结合商业医疗保险、长期护理保险及重疾险的推行实践, 有针对性地推进健康保险定价模型由“少量影响因子对‘标准体’定价+核保调整价格”的传统模式向“事前定价+动态调整”模式转变。

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