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20200610高光远:车联网大数据的自动特征工程:从精算科学和风险管理视角
时间:2020-06-06

报告时间2020年6月10日(周三)14:00
报告形式:腾讯会议
报告嘉宾:高光远
报告主题:车联网大数据的自动特征工程:从精算科学和风险管理视角


报告摘要:信息技术的发展使人们日常生活的很多方面数字化,车联网技术的发展带来了大量与驾驶行为相关的数据。如何挖掘车联网大数据中的驾驶行为特征,提高保险公司的风险管理水平,成为保险公司面临的新挑战。本报告基于车联网数据的特点,提出了两种神经网络对其进行自动特征工程,其中,卷积神经网络提取的驾驶行为风险因子具有良好的解释性。在精算科学上,该方法既保持了传统定价模型的可解释性,又提升了其预测能力;在风险管理上,该方法得出驾驶行为风险与传统的风险因子有交互作用,并且互补。
关键词:车联网大数据,深度学习,特征工程,模型解释性,精算定价模型,广义线性模型。


个人简介:高光远,中国人民大学统计学院,风险管理与精算讲师。主要研究领域包括非寿险准备金评估方法,贝叶斯统计和MCMC,车险定价模型,copula,车联网大数据分析。在绝大部分精算顶尖期刊发表多篇论文,如《ASTIN Bulletin》,《Insurance:Mathematics and Economics》等;由Springer出版独著《Bayesian claims reserving methods in non-life insurance with Stan》;参与编著多本教材。主持国家自科青年项目,Society of Actuaries科研项目等;参与国家社科重大项目等。


主持人简介:肖争艳,中国人民大学统计学院教授,风险管理与精算教研室主任,中国工业与应用数学学会保险精算方向青年委员,主要研究方向为风险管理、金融计量、非寿险精算和巨灾风险管理等,在《经济研究》、《金融研究》和《统计研究》等学术期刊发表论文30余篇,出版4本专著和教材,主持多项国家和省部级课题。