西南财经大学副教授杨亮来我院做学术报告

2023年4月20日下午，应对外经济贸易大学保险学院邀请，西南财经大学金融学院副教授杨亮老师来我院做学术报告，报告主题为“Multi-line Dependent Reserving Based on Generative Neural Network Algorithm”。本次报告由统计与精算学系黄一凡主持，保险学院30余名师生现场或线上参加报告会。

杨亮老师首先介绍了对保险公司多个非寿险业务线的相依准备金进行评估的参数模型方法，传统方法使用Copula和广义线性模型，对不同业务增量赔款相依性之间的刻画不够准确，且通常只能产生单个预测值、难以获取对增量赔款完整分布的预测。本文在此基础上进行改进：对于边际业务的单独增量赔款，引入数据驱动的分箱方法，将事故年和进展年的连续交互效应分解成若干个离散型的风险因子，在实现变量降维的同时改善了广义线性模型的外推预测能力；对于相依累积赔款，在剔除单个业务线的系统性预测值后，构建基于多条业务线预测残差的生成神经网络模型，将系统性预测值和相依残差预测值的结果相加，得到保险公司非寿险业务的整体增量赔款的预测分布并合理计提准备金。

通过随机模拟和实际数据分析演示，本文提出的模型能够有效覆盖保险公司未来在非寿险业务上的整体风险，同时对风险附加程度的测算更为合理。在报告期间，参会老师和同学们与杨亮老师就准备金评估、机器学习在精算研究中的发展等问题进行了深入的讨论，增进了对非寿险精算学科前沿研究趋势的了解，受益颇多。