一、运用神经网络对上海市财险保费收入预测研究（论文文献综述）
钟耀铖[1]（2021）在《车联网环境下UBI车险产品方案设计 ——以C保险公司为例》文中研究说明
焦玉全[2]（2020）在《驾驶行为安全性检测及赔付率预测的系统设计与构建》文中提出随着道路交通的快速发展,汽车保有量的飞速增长,道路交通安全问题日益严重,道路交通安全问题也日益得到人们的重视。所以对驾驶行为安全性检测和赔付率预测就有了进一步的重要意义。驾驶行为可以分为安全驾驶行为和危险驾驶行为,其中危险驾驶行为是具有危害性的,所以需要对危险驾驶行为进行有效检测。赔付率反映了保险公司的成本高低和经营状况,反映了道路交通安全状况,从赔付率的情况可以看出道路交通的安全状况,所以对赔付率进行有效的预测是具有经济价值和社会价值的。针对上述情况,本文使用长短期记忆网络即LSTM神经网络算法来构建驾驶行为检测模型,设计与构建驾驶行为检测系统来检测驾驶行为安全性。使用注意力反向传播神经网络即注意力BP神经网络算法构建赔付率预测模型,设计与构建赔付率预测系统来预测赔付率。主要工作有以下几个方面:（1）设计与构建基于LSTM神经网络驾驶行为检测系统。使用脉搏传感器获取驾驶员脉搏信息,使用平均滑动法滤除脉搏数据噪声,对处理后的数据进行基于统计分析方法思想的特征提取,提取出脉搏数据的主波幅值变化率、主波降幅以及脉率变化率与愤怒驾驶行为相关特征参数,构建基于LSTM神经网络的驾驶行为检测模型,通过提取的特征参数来进行模型训练,设计和构建驾驶行为检测系统对驾驶员的驾驶行为进行检测与结果展示,最后对比分析了该检测算法对愤怒驾驶行为和正常驾驶行为检测的成功率。（2）设计与构建基于注意力BP神经网络赔付率预测系统。先通过收集保险公司的赔付状况数据集,通过z-score标准化手段进行数据处理,将注意力机制引入到传统BP神经网络中构建基于注意力BP神经网络赔付率预测模型,设计和构建赔付率预测管理系统,通过该系统进行赔付率预测,最后对该系统预测精确度进行了分析总结。（3）分析和总结了驾驶行为安全性检测以及赔付率预测研究现状,通过对道路交通发展的背景研究,引出了本文的工作——设计与构建系统来进行驾驶行为安全性检测和赔付率的预测。
孙程斌[3]（2020）在《天安财险苏州分公司车险理赔成本控制优化研究》文中研究说明近年来随着我国保险业的发展,国内财产保险公司机动车辆保险保费收入增长迅速。机动车保险业务快速发展的同时,居高不下的理赔成本已成为制约产险公司健康发展的重要因素。本文以天安财险苏州分公司为研究对象,主要是从避免车险欺诈方面进行理赔成本控制研究。文中在对车险欺诈和风险识别国内外研究的基础上,针对天安财险苏州分公司车险赔付现状,通过问卷调查的方式,阐述了公司车险理赔工作存在人员专业程度不够、组织架构不健全等问题,同时分析了导致问题存在的诸多内外部原因。文中提出了天安财险苏州分公司车险理赔成本控制关键是车险欺诈案件的防范和识别,并从构建渗漏风险模型、构建全方位、多维度的理赔控制体系、运用先进信息技术等方面,提出了车险理赔成本控制的优化措施。最后,从人员、组织、制度、技术四个方面总结出车险理赔成本控制优化的保障条件。期望本文的研究能对有效降低天安财险苏州分公司车险欺诈风险,控制车险赔付成本起到有益的借鉴作用;同时对于同业中其他保险公司具有一定的参考价值。
刁莉,王宁[4]（2020）在《基于X12-LSTM模型的保费收入预测研究》文中认为经济新常态下保费收入预测是学术界和业界共同关注的话题。考虑到保费收入时间序列数据具有强烈的季节性特点,文中构建基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络的X12-LSTM模型以预测保费收入,并与简单LSTM模型、SARIMA模型和BP神经网络进行对比。实验结果表明,X12-LSTM模型对保费收入的预测最准确且稳定度最好。相比简单LSTM模型,X12-LSTM模型在准确度方面提升8%,在稳定度方面提升8%,说明X12-LSTM模型是对简单LSTM模型的有效改进,更适用于具有季节性特征的数据预测。
毛勤晶[5]（2020）在《中国出口信用保险的政策性及对出口贸易的影响》文中研究说明出口是一个国家经济的重要组成部分。出口信用保险在国际贸易中起着重要的作用。根据伯尔尼协会的数据,仅2018年出口信用保险就支持了全球2.5万亿美元的出口和投资,占全球跨境贸易和服务金额13%。我国是全世界的生产制造大国和贸易大国,出口对于我国总体经济增长和就业同样意义重大。从1988年中国恢复出口信用保险制度以来,高速发展,有力地支持了我国的出口。30年间该制度直接支持出口贸易金额从1989年的1.05亿美元增长至2019年的6098亿美元1。根据我国2019年17.23万亿的出口额计算,出口信用保险占出口额比重达24.8%,远超国际平均水平。在我国的实践发展中,政府高度重视。从2009年开始至2019年,国务院政府工作报告先后八次、连续五年提及出口信用保险。希望运用这一政策性工具,扩大出口信用保险覆盖面,促进外贸稳中提质,推动出口市场多元化。2020年2月抗击新冠疫情防控过程中,习近平总书记在三次不同的中央会议上,提及出口信用保险,并指出要用“出口信用保险等合规的外贸政策工具”,“稳住外贸外资的基本盘”。然而不同国家对于出口信用保险的制度安排均有所差异。上世纪末欧盟内部还出现过出口信用保险部分业务私有化的现象,形成了三大商业保险机构:Coface、Autradius、Euler Hermes。在伯尔尼协会中,商业性机构一度占据85%的短期出口信用保险市场份额（Morel,2010）。作为政策属性的重要载体,政策性出口信用保险机构在各国的具体模式也不完全相同。国外学者对于该制度的政策性和商业化的选择、模式安排及对出口贸易的影响上展开了大量的研究和讨论（如:Funatsu,1986;Koning et al,2003;Turguttopbas,2013;Pamela,2016;Koen,2019）。在我国,虽然采用政策性出口信用保险公司方式,体现出了较强的政策性特点,但同样有商业保险机构涉足相应领域的经营。国内学者对于出口信用保险政策属性问题也展开了争鸣和探索（如:赵慧萍、王国军,2006;唐金成等,2010;周玉坤,2019）。前期的研究多聚焦于西方发达国家,对于出口信用保险的政策性系统研究相对较少。加上各国所处的发展阶段、经济体量、制度环境等多方面的差异,部分研究假设、研究结论在我国并不完全适用。那么,出口信用保险的政策属性内在成因是什么?具体作用机制是什么?在中国,政策属性如何实现其促进出口贸易的政策性目标?当前我国正从贸易大国向贸易强国迈进,内外部的国际贸易环境发生了重要变化。回答这些问题,研究出口信用保险的政策性,对服务于我国高水平对外开放,具有重要的理论和现实意义。本文围绕出口信用保险的政策性问题,通过规范研究,采用政策性金融理论,分析了其属性、功能等特征事实,探讨了出口信用保险的供需对出口贸易的影响。然后构建演化博弈模型、立足我国二元特征的出口贸易,围绕政策性目标的实现,对政策性出口信用保险对出口贸易的影响展开了理论分析和实证检验,研究了相关的作用机制。最后结合当前国际贸易的新格局和风险变化,对于我国出口信用保险的政策性调整提出发展建议。本文的具体内容分为7章,三个部分。第一部分,提出问题。梳理了出口信用保险的政策性及其对出口贸易影响的理论和实践基础,包括第一章的导论和第二章概念范畴界定和政策性成因的理论探讨。第一章,导论。通过实践和理论背景介绍,提出出口信用保险政策属性与其促进出口贸易的政策目标关系的问题。梳理了既有研究的文献,阐述了研究的目的、意义,介绍了本文研究所采用的方法、研究内容和研究思路,总结了创新和不足。第二章,概念范畴界定和政策性理论基础。对于研究的关键范畴予以界定。梳理中外学者研究成果,对出口信用保险的政策性成因的主要理论展开讨论,如市场缺陷理论、风险感知理论、公共产品理论等等,研究出口信用保险的政策性及其对出口贸易的影响,探讨政策性理论基础。第二部分,研究问题。对于出口信用保险展开理论和实证的全面研究,探讨其政策属性、功能等特征事实,以及实现促进出口贸易的政策性目标的作用机制。在理论分析的基础上,结合出口信用保险的实际情况,聚焦该制度的关键政策性目标——促进出口贸易,对于政策性出口信用保险供需均衡的展开探讨,做出理论分析,构建模型,进行实证检验。第三章重点探讨出口信用保险的政策性特征事实,第四章至第六章解决政策性作用机制问题。第三章,出口信用保险的政策性特征事实及演变。梳理了出口信用保险在中国和全球发展历史,分析在特定贸易环境和发展阶段下,该制度政策性属性的变迁和调整,研究其反映的内在规律。全面梳理总结了出口信用保险的基础功能、核心功能、扩展功能,研究出口信用保险政策性作用于外贸出口的内在机理。结合全球主要国家政策性出口信用保险具体模式,进行了特征事实的对比分析,对于不同模式对出口贸易的影响展开了讨论。第四章,出口信用保险的政策性基础:基于供需视角分析。从市场均衡角度入手,分析出口信用保险对于出口贸易的促进作用。提出出口信用保险的市场均衡悖论,从供给和需求两个方面,分析该险种市场均衡的经济学特点。无政府介入的情况下,出口信用保险市场会出现低需求和低供给的均衡状况,无法有效支持出口贸易。从而提出政府介入的必要性和可能性,研究其政策属性在市场上的作用机制。第五章,政策性出口信用保险对出口贸易的影响:基于演化博弈模型。考虑到国际贸易的风险特殊性,结合前景理论,以政策性目标为导向,构建了一个包括政府、保险公司、出口企业、海外买方在内的国际贸易演化博弈模型。企业在出口贸易中存在风险及风险感知的特殊性。通过模型推导,分析政府、政策性保险公司以促进国际贸易的发展为政策目标,通过出口信用保险机制,影响国际贸易买卖双方的交易均衡、推动出口贸易发展。第六章,政策性出口信用保险对出口贸易的影响:以中国为例的实证分析。立足我国出口贸易的二元特征事实,对比在不同贸易模式下政策性出口信用保险的作用机制差异,提出研究假设并构建模型。验证出口信用保险对于对于不同贸易模式影响差异,研究该险种在中国发挥政策性价值的特殊性。同时结合当前我国国际贸易发展的特殊环境,探讨出口信用保险对于贸易结构优化的价值和作用。第三部分作为最终的政策建议和展望,回答出口信用保险的政策性调整和发展的问题。第七章,国际贸易新格局下的风险变化与政策性调整。结合当前国际贸易新格局的变化,对于国际贸易中风险变化及企业基于风险需求做了分析,对出口信用保险的政策性模式问题和变革展开讨论,结合其政策性和金融性特征,对于中国的出口信用保险的发展做了分析,提出了政策建议,同时提出对未来研究的改进方向。根据以上的研究思路和框架,经过理论分析和实证检验,本文得出主要结论有:1、出口信用保险的政策性是和其承担的风险和功能相关的。出口信用保险具备促进出口贸易的功能,进而能推动一国经济发展、就业增加、国际收支平衡。因此从政策性出口信用保险制度建立,政策属性贯穿于发展始终。政策性发挥程度则与不同时期全球的宏观风险和不同国家自身的状况高度相关。逆周期调节作用是其政策性体现的关键领域。2、政策性出口信用保险的功能可以分为基础功能、核心功能、扩展功能。政策性体现最关键的是促进出口贸易的核心功能。该功能同时作用于微观和宏观两个层面,并通过基础功能的实现,达成特定的政策目标。3、出口信用保险没有政府介入时会出现市场均衡悖论,不利于实现对于出口促进的政策目标。通过演化博弈模型说明,要更好的通过市场机制,引导企业与海外买方达成贸易均衡,需要保险机构同时提高赔偿水平和降低保险费率。政府的必要参与才能更好实现促进出口的政策性目标。4、中国出口贸易具有二元特征,出口信用保险的促进出口贸易的政策性目标在一般贸易下体现更加明显。在样本期间,通过省级面板数据验证,出口信用保险保费每增加1亿元,平均将影响各省一般贸易出口增长12.1%,影响各省总出口额增长8.3%,而影响加工贸易出口增长仅6.4%而且并不显着。说明如果准确区分贸易模式,出口信用保险的边际影响会上升45.6%。同时这种影响具有的门槛效应特征。发挥出口信用保险的政策性功能有利于我国出口贸易结构的优化。本文以问题导向和实证分析为基础,开展了具有一定探索创新的理论与实践研究,并得出了一些具有一定理论创新价值和现实指导意义的结论。本文主要的创新体现在三个方面：1、运用政策性金融理论、风险感知理论,系统性地分析了出口信用保险的政策性问题。前人的研究侧重于出口信用保险的某一方面,且较少涉及其政策属性问题。当前研究的主线围绕政策属性,从政策性成因、属性、功能、作用机制和目标实现不同角度,对于出口信用保险的政策性展开了全面系统的研究。研究聚焦于出口信用保险政策性两个关键问题:风险的特殊性和功能的特殊性。对于风险层面,研究了出口贸易中政治风险和商业风险特殊属性,及其带来的出口企业风险感知问题,阐述了出口信用保险的特殊需求。对出口信用保险的政策性功能进行了系统梳理,分宏观、微观两个层次,将功能分为基础功能、核心功能、扩展功能三类。结合成因,进一步研究了作用机制和政策性成效。从促进出口贸易和出口贸易结构优化两个领域,探讨出口信用保险的政策性作用。在内容的系统性上有一定的创新。2、用风险感知理论和演化博弈方法,分析了出口信用保险对于国际贸易均衡的改善作用。首次将风险感知理论和演化博弈方法引入到出口信用保险研究中。构建了政府、保险公司参与下,出口企业和海外买方国际贸易均衡的演化博弈模型。分析了出口企业国际贸易中的风险感知情况,探讨了海外买方的违约对于贸易达成的影响。研究了基于促进出口贸易的政策性目标,出口信用保险对国际贸易演化均衡的作用机制和影响路径。3、结合中国出口贸易中二元特征,拓展了出口信用保险政策性的研究领域,区分不同贸易模式内在作用机制,展开了实证分析。本文在讨论出口信用保险对出口拉动作用时,首次区分了一般贸易和加工贸易,从理论和经验分析两个方面探讨了出口信用保险对于不同贸易模式传导作用机制的差异问题,拓展了研究领域。并基于中国的实践,为发展中国家利用出口信用保险推动贸易结构优化提供了新的有力证据。相关研究同样为政府制定外贸转型升级的政策措施提供了依据,有助于更好发挥出口信用保险政策性金融工具的价值,推动外贸高质量发展。本文的不足之处主要有:1、出口信用保险政策性研究涉及政策性金融、国际贸易等多个领域。本文做了初步的探索和尝试。由于作者自身的理论基础和理论水平有限,对于出口信用保险与国际贸易理论结合和研究仍不够深入。2、本文虽然尝试了政策性出口信用保险对一般贸易的影响做了实证分析,借鉴了国内外已有研究的成果,但在变量选取、模型构建方面,受到数据来源制约仍不够深入,缺乏跨国对比,科学性和完备性仍需要进一步提升。相信随着未来数据的进一步完善,研究结果将更为准确,解释能力和参考价值将进一步提高。
刘鲁[6]（2020）在《保险科技创新提升我国保险服务质效研究》文中提出2020年新年伊始,新冠肺炎疫情的侵袭,给经济社会和居民生活带来了极大冲击。保险行业也不例外,面对挑战亟需加快数字化转型战略布局,借助数字化经营模式和手段助推保险产业升级,提高保险公司线上服务水平,缓解由于突发事件发生给保险线下业务经营的压力和挑战。同时,随着社会经济发展步伐加快、居民保险意识增强,我国已成为全球第二大保险市场,但保险密度、保险深度和保险服务满意度远远低于国际保险市场的平均水平。保险行业要想深度挖掘市场需求潜力,促进保险经营全产业链协同发展,亟待提升保险产品和服务的质效。人工智能、区块链、物联网、基因检测、可穿戴设备和5G移动通信网络等新科技手段是保险行业进行数字化转型的基础,也是提升保险服务质效的有效助力。通过新科技手段与保险经营相结合模式的运用,探索适合我国保险行业科技转型的路径。本文全面分析了保险科技创新对保险行业带来的利弊,并从多角度综合研究基础上提出了一系列对策建议,对保险科技落地发展意义重大。本文第一部分介绍了选题背景与研究意义、方法、框架、内容,从国内、国外两个方面阐述了相关问题的研究进展,总结反思了论文创新与不足之处,强调了对本文选题内容的深度认识;第二部分分析了提升我国保险服务质效的重要性及保险行业目前面临的主要问题,提出加快保险服务科技化进程是大势所趋;第三部分对保险科技相关技术进行了阐释,并就新科技手段将在保险行业的应用现状和风险问题进行了剖析,提出了应用新一代5G通信技术提升保险服务品质,对5G助力保险科技手段突破技术困境进行了探讨,阐述了5G技术对提升保险科技应用深度和广度的积极意义;第四部分介绍了德国、美国和英国分别在构建再保险经营数字化、保险科技企业发展和保险监管资源方面的经验,结合我国保险行业具体情况,得出对推动我国保险科技发展的启示;第五部分针对保险科技在提升保险服务质效研究过程中面临的风险与问题,从政府和监管机构层面提出了建立数据共享平台、成立专项规划治理部门、落实“以科技管科技”等新政策建议;从保险公司层面提出了分层次补齐保险科技人才缺口、打造“人机结合”营销模式、全方位转变经营理念、搭建智能保险平台等策略;从第三方保险科技服务方层面,提出了借助5G通信网络谋求技术突破、增强风险识别能力、优化产品结构等有针对性地建议。
高旭东[7]（2019）在《中国海水养殖风险区划与保险费率分区研究》文中研究表明截止到2017年底,我国海水养殖产量达到2000.70万吨,占水产养殖业总产量31.04%,同比增长4.26%,超过了海水捕捞产量,海水养殖所占比重进一步加大,海水养殖对促进农业经济的发展,维护沿海经济稳定起到了举足轻重的作用。但国家海洋局发布的年中国海洋灾害公报显示,2017年各种海洋灾害对我国造成的直接经济损失高达63.98亿元,对于海水养殖保险面临的自然灾害、市场收益等突发灾难仍缺乏相应保障。因此推进现代海水养殖保险的长期可持续运行不但是保险公司产品设计者关注的焦点,更是全社会各界利益共同的趋向。因此,对我国海水养殖业风险进行深入分析,针对不同海水养殖产品在不同海水养殖区域的损失程度及养殖风险给予等级评估及区划,并利用精算技术对海水养殖保险的纯保险费率进行厘定,力求实现我国海水养殖业费率制度的革新,使其产业进一步发展并为研究者提供有价值的决策参考意见。本文根据精算评估原理,以经济学理论为研究机理,对中国海水养殖业进行了全面的数量分析及模型研究,希望为中国海水养殖保险业的发展及提高国民经济水平贡献一份技术力量。文章以海水养殖风险区划及区域产量保险费率分区为研究核心,一共分为七个章节依次展开论述,主要包括了引言,理论基础,发展现状及问题,风险分析、评估及区划,费率厘定和费率分区及结论等六部分主要内容。具体本论文主要的研究内容为:第一部分为引言。以海水养殖保险为研究主线,指出了本文的研究目的与研究意义,详细梳理了海水养殖保险的国内外相关研究现况,并以海水养殖保险的风险区划、模式、补贴政策、供给与需求等核心维度进行了详细的文献汇总与阐述。其次,对本文的研究内容及方法进行了详实的汇总,并形成了研究思路的逻辑技术框架图。最后,说明了全文的创新点及不足之处,明确了本文的实际借鉴作用。第二部分对海水养殖保险的基础内容、发展现状及问题进行了阐述。通过对海水养殖业的基本介绍,引出了我国海水养殖保险市场的发展进程,并客观地阐述了其中存在的主要问题。第三部分是理论基础部分。包括:海水养殖风险区划的理论基础、海水养殖风险区划的必要性分析、保险费率厘定的理论依据、保险费率分区的必要性分析等。要深入研究中国海水养殖保险的风险区划与费率分区,必须全面地掌握相关的理论基础,这些与海水养殖保险相关的理论基础和技术,为全文的深入分析及探索奠定了殷实的根基。第四部分是对海水养殖风险分析、评估及区划的探讨,即文章第4章和第5章。首先,对海水养殖产业所产生的风险进行了详细分析。其次,运用HP滤波模型对海水养殖单产趋势进行了拟合,并使用非参数信息扩散模型对风险进行了有效评估,从宏观和微观层面对中国海水养殖业风险评估进行了实证研究,分地区分类别的对海水养殖产品单产减产率及风险损失率进行了计算。最后,以海水养殖风险区划理论为基础,遵循海水养殖风险区划原则,运用指标体系法及聚类分析模型对其进行了风险区划实证研究。从实证结果来看,本研究所构建的海水养殖风险的区划模型能够比较准确地体现出各海水养殖区域风险水平的差异。第五部分为文章的核心章节之一。在第6章中,以保险费率精算厘定的风险分散理论及等价交换原则等理论为理论基础,以海水养殖保险费率厘定的精算模型为核心进行深入研究,从费率厘定的正态分布法、实际生产历史法、经验费率法三个模型入手回顾了传统的保险费率厘定精算模型,并对传统模型在农业上的应用进行介绍及评述。最后,在传统的保险费率厘定精算模型的基础上,创造性的提出了保险费率厘定的新方法——DPAR模型法进行实证研究,随后分别利用HP滤波法下的经验费率法、HP滤波法下的非参数核密度估计法和DPAR模型法计算我国海水养殖保险纯费率,文章选择第二种方法作为后续的区域产量保险纯费率调整以及费率分区的基础,并给出调整后的区域产量保险纯费率以及基于风险区划和海域分布特征的费率分区。第六部分对应本文第7章,是对全文的总结,得出了本文的研究成果,并给出政策建议和进一步研究展望。本研究的创新点首先在于量化了海水养殖风险的大小,为更科学地区域划分和费率厘定及分区打好基础;二是建立了海水养殖风险的指标体系,以此为根据进行了风险区划;三是引入DPAR模型法对我国海水养殖区域产量保险纯费率进行了计算;四是对我国海水养殖区域产量保险纯费率进行了调整,在此基础上,结合风险区划和海域分布特征给出了费率分区的方法和结果。
谷敬[8]（2019）在《基于风险区划的我国森林保险发展问题研究》文中研究说明森林保险是减轻林业自然灾害损失、保护森林资源、稳定林业生产、促进农民增收致富的有效保障机制。近年来,我国森林保险稳步推进,投保面积逐渐扩大、市场主体逐渐增多、保费收入显着增长、补贴力度不断加强、赔付金额持续上涨,为林业生产、林区生活提供了可靠保障。但森林保险在发展过程中仍然存在着险种单一、勘查核损难度大、保障水平低、商品林保险财政补贴少、财政补贴区域间差异显着、未进行科学的风险区划等一系列问题。此外,林业生长过程中面临诸多风险,由于我国森林资源分布不均,气候条件、土壤状况等存在很大差别,不同区域间风险风险差别很大,不进行风险区划,会造成保险公司费率厘定不合理,基层保险公司开展森林保险的动力不够,还会给林业生产者带来很大的经济负担,势必限制森林保险的发展。因此,为了发挥政策性森林保险在稳定林业生产、保护森林资源中的基础保障性作用,本文对我国森林保险的发展现状及存在问题进行了全面介绍和分析,结合保险经济学理论和计量分析方法,以森林火灾保险为例进行了风险区划和费率厘定,最后依据森林保险中存在的问题提出针对性的对策。本文共分为六章:第一章是绪论。介绍了本文的研究背景、研究目的及意义。本章分类对国内外的研究现状进行了梳理,对本文的研究方法、结构、创新点与不足进行了介绍。第二章阐述了森林保险的概念、特征和森林保险相关的逆向选择和道德风险理论、外部经济性分析、福利经济学理论、期望效用理论和风险区划理论。第三章从我国森林面临的灾害及森林保险的发展现状入手,系统地揭示了我国森林保险的存在问题。第四章是我国森林保险的风险区划及费率厘定-以森林火灾保险为例。本章基于风险区划理论,综合考虑自然和人文等相关因素,以森林火灾保险为例,构建并量化了森林灾害的风险区划指标体系,采用主成分分析方法,对全国30个省市的森林火灾风险水平进行衡量,并将其划分为低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险五个区域。第五章是我国森林保险的费率厘定-以森林火灾保险为例。本章根据风险区域划分结果,运用BP神经网络算法对各省市森林火灾受害率进行预测,计算出各省市相应的森林火灾保险费率。第六章针对森林保险在发展过程中的实际问题相应地提出政策和建议:对森林保险进行科学区划、对森林保险费率进行动态调整、因地制宜创新森林保险险种、完善森林保险经营与管理制度、采取区域化财政补贴政策及提高商品林保险的财政补贴力度。
严一超[9]（2019）在《长期护理保险费率及调整方案研究》文中研究指明目前,我国社会及人口结构都处在一个快速转型期:截止2016年末,我国60岁以上人口为2.3亿人,占全国总人口比例已高达16.69%,且随着我国人口老龄化程度地不断加剧,老年人身体机能地逐渐衰退,老年人群体罹患急慢性疾病的可能性也将大幅增加,失能情况的发生概率加速提升;同时由于家庭规模缩小、城乡间人口流动频繁、女性社会就职率提高等现象,潜在的老年人长期护理需求进一步扩大,传统的家庭式照护方式已难以为继,如何尽快地将长期护理保险纳入到我国社会保障体系之中已成为全社会共同关注的焦点。早在2014年,国务院颁布“新国十条”,就已在国家层面提出创新养老保险产品服务、发展多样化健康保险服务,实现完善多层次社会保障体系的目标。目前,长期护理保险制度已经在国内一些城市开展试点,也取得了一定的成效,但要保证其正式制度在国内最终能够顺利落地施行,仍有必要从境外成熟的长期护理保险制度当中借鉴经验技术。本文研究方法主要有以下几种:一是文献研究法和比较分析法,通过文献资料的收集和整理,对各个国家和地区长期护理保险方案的产生背景、方案设计、制度利弊进行分析;二是基金平衡精算方法,通过对历年年鉴统计数据的分析预测估算未来我国的失能老人规模,再结合相应的护理方式成本和给付标准计算出预测费率;三是公共政策仿真方法,在试点城市当前的长期护理保险制度框架下结合上述数据和方法对我国失能老人的长期照护问题进行建模和仿真。在研究内容方面,本文首先通过比较分析德国、日本、台湾、青岛等国内外长期护理保险模式的运行现状和改革轨迹,为我国未来长期护理保险制度的建立和发展提供参考。之后在具体费率测算方法的选择上,通过对不同测算方法优劣势的分析,出于对数据可靠性、数据获取难易度、实际操作性、是否符合实际情况等多方面因素的考量,最终决定采用横向基金平衡法来测算初始费率。之后通过公共政策仿真方法结合有关实际数据,以上海市2018年初施行的长期护理保险试点办法为政策模板,同时结合已开展长期护理保险制度试点的城市（如青岛、南通等地）的政策实行情况来进行模拟仿真,仿真结果显示目前国内所普遍采用的医疗保险基金部分划转的筹资模式在未来将产生巨大的财务隐患。最后基于我国长期护理保险发展现状,再结合境外成熟的长期护理保险缴费经验,提出在我国目前的长期护理保险筹资体系当中加入个人缴费情形同现阶段采用的筹资方式相结合,并在此基础上研究相应的费率调整方案。
马利芸[10]（2018）在《寿险需求影响因素的岭回归分析和BP神经网络预测》文中研究说明自1979年中国恢复保险业务以来,我国的保险业发展迅速,人寿保险作为一项关乎民生的保险业务,亦是保险业的重要组成部分,自1982年中国人民保险公司恢复人寿保险业务以来,亦取得了突飞猛进的发展。我国的寿险保费收入在1990年仅有50.08亿,至2016年收入已达22234.6亿元,仅27年的时间就增长了300多倍,特别是2000年以后随着新型投资型寿险产品的出现,寿险产品形态不断丰富,寿险保费收入已成为保险业最主要的收入来源。因此分析寿险需求的影响因素、对寿险保费收入做出合理准确的预测,对保险公司制定相关的发展规划和保监会制定保险方面的政策、法规等都有一定的参考意义。论文中对寿险需求的研究是以寿险保费收入作为度量的指标,利用1996到2016年共21年度的相关数据,结合国内外各学者的相关研究,先选取经济、人口和政策环境三方面的因素进行定性分析,然后使用回归分析法建立岭回归模型进行定量分析,结果表明人均国内生产总值、储蓄、收入、教育和城市化程度与寿险需求存在着正相关关系,银行利率与寿险需求呈负相关,死亡率、老龄化和通货膨胀率对寿险需求的影响效果不明显。接着将分析出的影响因素作为神经网络输入指标选取的依据,建立了寿险保费收入预测的BP神经网络预测模型。最后根据一系列误差评价指标对岭回归和BP神经网络预测模型的预测效果进行对比,结果表明BP神经网络模型的预测效果要优于岭回归模型,基于两种模型的预测效果对比,使用BP神经网络预测模型对2017和2018年的寿险保费收入进行了预测。
二、运用神经网络对上海市财险保费收入预测研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、运用神经网络对上海市财险保费收入预测研究（论文提纲范文）
（2）驾驶行为安全性检测及赔付率预测的系统设计与构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 驾驶行为检测研究现状 |
| 1.3 赔付率预测研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 神经网络 |
| 2.2 BP神经网络 |
| 2.3 LSTM神经网络相关知识 |
| 2.3.1 递归神经网络 |
| 2.3.2 长时依赖问题 |
| 2.3.3 LSTM神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于LSTM的驾驶行为检测系统 |
| 3.1 检测原理 |
| 3.2 数据采集与处理 |
| 3.2.1 数据的采集 |
| 3.2.2 数据的处理 |
| 3.3 数据特征提取 |
| 3.4 基于LSTM神经网络的愤怒驾驶行为检测 |
| 3.4.1 LSTM神经网络学习过程 |
| 3.4.2 驾驶员愤怒驾驶行为检测 |
| 3.5 驾驶行为检测系统 |
| 3.5.1 系统需求分析 |
| 3.5.2 系统设计 |
| 3.5.3 系统实现 |
| 3.5.4 系统测试 |
| 3.5.5 系统总结与展望 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于注意力BP的赔付率预测系统 |
| 4.1 预测原理 |
| 4.2 数据采集与处理 |
| 4.3 基于注意力BP神经网络的赔付率预测 |
| 4.3.1 注意力BP神经网络预测算法学习过程 |
| 4.3.2 赔付率预测 |
| 4.4 赔付率预测系统 |
| 4.4.1 系统需求分析 |
| 4.4.2 系统设计 |
| 4.4.3 系统实现 |
| 4.4.4 系统总结与展望 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（3）天安财险苏州分公司车险理赔成本控制优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线图 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 机动车辆保险 |
| 2.1.2 车险理赔成本 |
| 2.1.3 保险欺诈 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 成本控制理论 |
| 2.2.2 信息不对称理论——道德风险 |
| 2.2.3 归因理论 |
| 2.3 车险经营成本构成模型分析 |
| 2.3.1 车险经营成本构成要素 |
| 2.3.2 车险理赔成本颗粒化分析理论 |
| 第3章 天安财险苏州分公司车险理赔成本控制现状及存在的问题 |
| 3.1 天安财险苏州分公司简介 |
| 3.2 天安财险苏州分公司车险理赔流程 |
| 3.3 天安财险苏州分公司车险理赔成本分析 |
| 3.4 天安财险苏州分公司车险理赔成本控制调查 |
| 3.4.1 问卷调查对象、范围与内容的确定 |
| 3.4.2 调查问卷的设计与实施 |
| 3.4.3 调查问卷分析过程 |
| 3.5 存在的问题 |
| 3.6 存在问题的原因 |
| 3.6.1 外部原因 |
| 3.6.2 内部原因 |
| 第4章 天安财险苏州分公司车险理赔成本控制的优化对策 |
| 4.1 指导思想 |
| 4.2 基本原则 |
| 4.3 车险理赔成本控制的优化思路 |
| 4.3.1 理赔流程优化 |
| 4.3.2 明确车险理赔成本控制优化的主要难点 |
| 4.4 天安财险苏州分公司车险理赔成本控制的优化措施 |
| 4.4.1 全面做好事先控制——理赔渗漏控制 |
| 4.4.2 优化事中控制——理赔欺诈控制 |
| 4.4.3 构建渗漏风险模型,利用规则防控渗漏风险 |
| 4.4.4 构建全方位、多维度的理赔控制体系 |
| 4.4.5 建立专门针对欺诈、虚假案件的防范体系 |
| 4.4.6 先进信息技术工具、手段在理赔风险防范中的应用 |
| 第5章 车险理赔成本控制优化的保障条件 |
| 5.1 人员保障 |
| 5.1.1 提升理赔人员专业能力 |
| 5.1.2 优化理赔人员配置 |
| 5.2 组织保障 |
| 5.2.1 改善组织架构 |
| 5.2.2 优化作业模式 |
| 5.3 制度保障 |
| 5.4 技术保障 |
| 5.4.1 构建信息支持机构 |
| 5.4.2 构建车险理赔风险识别系统 |
| 5.4.3 借鉴远端视频系统对事故进行定损 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 关于车险理赔一些问题的问卷调查表 |
（4）基于X12-LSTM模型的保费收入预测研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究理论与方法 |
| 2.1 X12季节调整法 |
| 2.2 LSTM模型 |
| 3 X12-LSTM模型的构建与预测 |
| 3.1 数据概况及预处理 |
| 3.2 X12-LSTM模型构建 |
| 4 试验结果与模型比较 |
| 4.1 X12-LSTM模型结果 |
| 4.1.1 X12分解结果 |
| 4.1.2 参数选择 |
| 4.1.3 X12-LSTM模型结果 |
| 4.2 模型比较 |
（5）中国出口信用保险的政策性及对出口贸易的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.导论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 出口信用保险与全球国际贸易发展 |
| 1.1.2 出口信用保险与中国国际贸易发展 |
| 1.1.3 研究意义与目的 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究 |
| 1.2.2 国内研究 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究思路与内容 |
| 1.3.2 研究路线与方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新 |
| 1.4.2 不足 |
| 1.5 本章小结 |
| 2.概念范畴界定和政策性理论基础 |
| 2.1 重要概念界定 |
| 2.1.1 出口贸易中的风险 |
| 2.1.2 出口信用保险的概念、特点 |
| 2.1.3 政策性出口信用保险的概念 |
| 2.1.4 政策性出口信用保险的属性特征 |
| 2.1.5 政策性与商业性出口信用保险的辨析 |
| 2.2 出口信用保险政策性成因的理论 |
| 2.2.1 市场缺陷理论 |
| 2.2.2 风险感知理论 |
| 2.2.3 公共产品理论 |
| 2.2.4 政策工具理论 |
| 2.2.5 出口补贴合法化理论 |
| 2.3 政策性出口信用保险对出口贸易影响的理论 |
| 2.3.1 新要素禀赋理论 |
| 2.3.2 异质性企业理论 |
| 2.3.3 战略性贸易政策理论 |
| 2.3.4 贸易的政治经济学理论 |
| 2.4 出口信用保险政策性的理论综合分析 |
| 2.4.1 风险的特殊性阻碍出口贸易的发展 |
| 2.4.2 出口信用保险的政策属性体现为支持出口贸易 |
| 2.4.3 国际规则是政策性方式的制度保障和财务约束 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.出口信用保险的政策性特征事实及演变 |
| 3.1 全球出口信用保险的发展与政策性演进 |
| 3.1.1 萌芽期:商业化经营,金融属性明显 |
| 3.1.2 起步期:政府积极参与,政策属性凸显 |
| 3.1.3 发展期:政策属性与金融属性有机融合 |
| 3.1.4 调整期:全球金融危机后政策属性强化 |
| 3.2 中国出口信用保险发展与政策性演进 |
| 3.2.1 我国出口信用保险政策性演进 |
| 3.2.2 我国政策性出口信用保险机构履职成效 |
| 3.2.3 我国出口信用保险发展的政策性特征 |
| 3.3 出口信用保险政策性演进的趋势特点 |
| 3.3.1 政策性贯穿信用保险发展各个阶段 |
| 3.3.2 政策性发挥与风险状况高度相关 |
| 3.3.3 逆周期调节机制是政策性体现的关键领域 |
| 3.4 出口信用保险的政策性功能与促进出口的政策性目标 |
| 3.4.1 政策性金融视角的功能分析 |
| 3.4.2 出口信用保险的政策性功能分析 |
| 3.4.3 促进出口的政策性目标与功能框架 |
| 3.4.4 空间逆向调节机制和出口信用保险的政策性拓展 |
| 3.5 政策性出口信用保险经营模式的国际比较 |
| 3.5.1 经营模式的国际比较 |
| 3.5.2 不同模式下的政府角色 |
| 3.5.3 伯尔尼协会成员对出口贸易影响 |
| 3.5.4 国际信用保证保险协会成员对出口贸易影响 |
| 3.6 政策性模式选择的结论与启示 |
| 3.6.1 经营模式选择与政策目标实现 |
| 3.6.2 经营模式选择与国家国情 |
| 3.6.3 欧盟商业化模式的特殊成因 |
| 3.7 本章小结 |
| 4.出口信用保险的政策性基础:基于供需视角分析 |
| 4.1 出口贸易中的风险感知与出口信用保险需求 |
| 4.1.1 风险感知与保险需求 |
| 4.1.2 企业的保险需求 |
| 4.1.3 认知偏差与企业保险需求 |
| 4.1.4 出口贸易中的企业风险感知与出口信用保险需求 |
| 4.2 出口信用保险政策性的供给 |
| 4.2.1 风险评估与出口信用保险政策性供给 |
| 4.2.2 出口信用保险政策性供给的目标 |
| 4.2.3 出口信用保险政策性供给的产品及服务 |
| 4.2.4 出口信用保险政策性供给的特点 |
| 4.2.5 出口信用保险政策性供给的规模经济 |
| 4.3 政策性出口信用保险供求与出口贸易的经济视角 |
| 4.3.1 出口信用保险的市场均衡悖论和政策价值 |
| 4.3.2 政策性出口信用保险的外部性与国际贸易发展分析 |
| 4.3.3 政策性出口信用保险对出口贸易的影响分析 |
| 4.3.4 政策性出口信用保险对出口贸易影响的福利分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.政策性出口信用保险对出口贸易的影响:基于演化博弈视角 |
| 5.1 政策性目标和模型选择、假设 |
| 5.1.1 政策性目标和模型选择 |
| 5.1.2 模型假设 |
| 5.2 模型构建和分析 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 模型求解 |
| 5.2.3 模型结果 |
| 5.3 实现政策性目标的建议 |
| 5.3.1 政府的角色 |
| 5.3.2 政策性保险机构的应对 |
| 5.3.3 企业的风险应对 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.政策性出口信用保险对出口贸易的影响:以中国为例的实证 |
| 6.1 政策性目标和中国特点 |
| 6.1.1 我国政策性目标的特殊性 |
| 6.1.2 中国二元贸易结构特征的研究 |
| 6.2 假设、变量与模型构建 |
| 6.2.1 政策性功能的作用机制和假设 |
| 6.2.2 变量选取 |
| 6.2.3 数据来源与描述性统计 |
| 6.2.4 计量模型构建 |
| 6.3 实证检验及分析 |
| 6.3.1 基本模型和考虑内生性以后的模型 |
| 6.3.2 门槛效应模型:保费作为门槛 |
| 6.3.3 门槛效应模型:赔付率作为门槛 |
| 6.3.4 实现政策性目标的建议 |
| 6.4 本章小结 |
| 7.国际贸易新格局下的风险变化与政策性调整 |
| 7.1 国际贸易的新格局 |
| 7.1.1 全球价值链的分工强化 |
| 7.1.2 反全球化背景下,贸易保护主义抬头 |
| 7.1.3 全球贸易的规则面临冲击和挑战 |
| 7.2 国际贸易的风险变化 |
| 7.2.1 政治、金融风险的贸易传导加速 |
| 7.2.2 战争风险威胁仍然较大 |
| 7.2.3 突发事件影响国际贸易风险 |
| 7.2.4 风险源众多,风险网状交织传导 |
| 7.2.5 企业的风险感知变化和风险管理需求 |
| 7.3 出口信用保险政策性模式的问题和变革 |
| 7.3.1 政策性模式的问题 |
| 7.3.2 政策性与商业性模式的关系 |
| 7.3.3 政策性模式的变革 |
| 7.4 中国政策性出口信用保险的机遇与发展建议 |
| 7.4.1 政策性与金融性的协调平衡 |
| 7.4.2 中国政策性出口信用保险的机遇 |
| 7.4.3 中国政策性出口信用保险的发展建议 |
| 7.5 研究的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）保险科技创新提升我国保险服务质效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 创新与不足之处 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第二章 提升保险服务质效的现实必要性分析 |
| 2.1 提升保险服务质效的重要性 |
| 2.1.1 实现保险市场供给侧结构改革目标 |
| 2.1.2 回归保险姓“保”本质 |
| 2.1.3 提升保险行业的国民认可度 |
| 2.1.4 与外资险企抢占国内保险市场份额 |
| 2.2 传统保险服务手段面临的问题亟待解决 |
| 2.2.1 保险产品同质化严重 |
| 2.2.2 保险经营过程繁琐 |
| 2.2.3 误导销售案件频发 |
| 2.3 加快保险服务科技化进程是大势所趋 |
| 2.3.1 充分覆盖客户的保障需求 |
| 2.3.2 提升客户消费体验 |
| 2.3.3 推动保险行业价值链健康协调发展 |
| 第三章 保险科技提升保险服务质效的应用现状、风险和新趋势 |
| 3.1 保险科技的相关概念 |
| 3.1.1 相关新科技手段概念的界定 |
| 3.1.2 新技术+保险概念界定 |
| 3.2 保险科技手段在保险服务环节的应用现状` |
| 3.2.1 保险科技主要参与主体 |
| 3.2.2 保险科技在保险经营产业链条中的具体应用 |
| 3.3 科技+保险“跨界嵌合”风险分析 |
| 3.3.1 金融风险、道德风险大规模集聚 |
| 3.3.2 新生风险监管标准不明确 |
| 3.3.3 用户隐私安全问题突出 |
| 3.3.4 新技术推广的民众认可度低 |
| 3.3.5 传统保险经营模式面临挑战 |
| 3.3.6 难以满足客户情感需求 |
| 3.3.7 技术成熟度尚需提高 |
| 3.4 5G技术赋能保险科技发展趋势分析 |
| 3.4.1 5G通信技术发展现状分析 |
| 3.4.2 5G在保险行业的应用场景分析 |
| 3.4.3 5G携手新科技突破技术困境 |
| 第四章 国外保险科技提升服务质效经验启示 |
| 4.1 国外保险科技提升服务质效的经验 |
| 4.1.1 德国再保险公司的数字化服务进程 |
| 4.1.2 美国保险科创企业精准定位保险服务需求 |
| 4.1.3 英国Insurtech法律资源是提升保险服务质效的基础 |
| 4.2 国外保险科技提升服务质效经验对我国的启示 |
| 4.2.1 促进多元化社会主体参与保险科技提质增效进程 |
| 4.2.2 政府主导鼓励保险科技企业聚焦细分领域市场 |
| 4.2.3 完善的市场法律体系是科技提升保险服务水平的保证 |
| 第五章 保险科技创新提升我国服务质效的政策建议 |
| 5.1 基于政府和行业监管层的政策建议 |
| 5.1.1 打破“数据孤岛”建立数据共享平台 |
| 5.1.2 尽快成立专项规划治理部门 |
| 5.1.3 盯紧灰色监管盲区,杜绝监管漏洞 |
| 5.1.4 落实以“科技监管”,提高监管防控效果 |
| 5.2 基于保险公司层面的建议 |
| 5.2.1 理性对待市场热度,注重“人”的价值 |
| 5.2.2 分层次补齐保险科技人才的缺口 |
| 5.2.3 全方位转变传统经营理念 |
| 5.2.4 联手科技研究机构,尽快搭建智能保险服务新平台 |
| 5.3 基于保险科技服务企业 |
| 5.3.1 善用5G通信谋求新技术的突破 |
| 5.3.2 不断增强识别新生风险的能力 |
| 5.3.3 合理优化技术产品结构 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 |
（7）中国海水养殖风险区划与保险费率分区研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 1.4.1 本文的创新 |
| 1.4.2 本文的不足 |
| 2. 我国海水养殖保险基础内容及发展现状 |
| 2.1 海水养殖保险的基础内容 |
| 2.1.1 海水养殖保险的定义 |
| 2.1.2 海水养殖保险的特征 |
| 2.1.3 海水养殖保险的经济学属性 |
| 2.2 我国海水养殖保险的发展概述 |
| 2.3 我国海水养殖保险发展面临的问题 |
| 2.3.1 逆向选择及道德风险问题严重 |
| 2.3.2 海水养殖保险供需不足 |
| 2.3.3 费率标准亟待制定和完善 |
| 2.3.4 风险区划和费率分区工作亟待开展 |
| 3. 海水养殖风险区划和保险费率厘定与分区的理论基础 |
| 3.1 海水养殖风险区划的理论基础 |
| 3.1.1 海水养殖风险区划的含义 |
| 3.1.2 海水养殖风险区划的基本理论 |
| 3.1.3 海水养殖风险区划的必要性分析 |
| 3.2 保险费率厘定与分区的理论依据 |
| 3.2.1 保险费率厘定的理论依据 |
| 3.2.2 保险费率分区的必要性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4. 我国海水养殖风险分析与评估 |
| 4.1 我国海水养殖风险分析 |
| 4.1.1 海洋环境风险 |
| 4.1.2 气象风险 |
| 4.1.3 疾病风险 |
| 4.1.4 市场风险 |
| 4.1.5 技术风险 |
| 4.1.6 管理风险 |
| 4.2 趋势产量拟合方法 |
| 4.2.1 HP滤波法 |
| 4.2.2 HP滤波法模型 |
| 4.3 风险评估方法 |
| 4.3.1 非参数核密度估计的信息扩散方法 |
| 4.3.2 非参数核密度估计的信息扩散方法的理论模型 |
| 4.4 海水养殖风险评估实证结果 |
| 4.4.1 各地区分类别海水养殖产品单产拟合及检验 |
| 4.4.2 各地区分类别海水养殖产品单产减产率的计算 |
| 4.4.3 海水养殖风险损失率的计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 5. 我国海水养殖风险区划 |
| 5.1 海水养殖风险区划原则及方法 |
| 5.1.1 指标体系法 |
| 5.1.2 聚类分析法 |
| 5.2 海水养殖风险区划实证分析结果 |
| 5.2.1 海水养殖鱼类的风险区划 |
| 5.2.2 海水养殖甲壳类的风险区划 |
| 5.2.3 海水养殖贝类的风险区划 |
| 5.2.4 海水养殖藻类的风险区划 |
| 5.2.5 海水养殖其他类的风险区划 |
| 5.3 本章小结 |
| 6. 我国海水养殖区域产量保险的费率厘定与分区 |
| 6.1 保险纯费率精算厘定的传统方法 |
| 6.1.1 正态分布法 |
| 6.1.2 实际生产历史(APH)法 |
| 6.1.3 经验费率法 |
| 6.2 基于DPAR模型法保险纯费率的精算厘定 |
| 6.2.1 构建非参数模型 |
| 6.2.2 MCMC方法下的Gibbs抽样 |
| 6.2.3 费率厘定 |
| 6.3 我国海水养殖区域产量保险纯费率厘定的实证研究 |
| 6.3.1 我国海水养殖区域产量保险纯费率厘定的实证结果 |
| 6.3.2 三种纯费率厘定方法比较 |
| 6.3.3 我国海水养殖区域产量保险纯费率的实证结果分析 |
| 6.4 我国海水养殖区域产量保险纯费率的调整 |
| 6.4.1 基于风险区划的我国海水养殖区域产量保险纯费率 |
| 6.4.2 调整后海水养殖区域产量保险纯费率 |
| 6.5 海水养殖区域产量保险的费率分区 |
| 6.5.1 风险等级和平均纯费率的不匹配 |
| 6.5.2 海水养殖区域产量保险的费率分区 |
| 6.6 本章小结 |
| 7. 全文总结及政策建议 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足及展望 |
| 在学期间发表的科研成果 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（8）基于风险区划的我国森林保险发展问题研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究动态 |
| 1.3 论文结构 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 实证分析法 |
| 1.5 创新点与不足 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足 |
| 2 森林保险理论概述 |
| 2.1 森林保险概述 |
| 2.1.1 森林保险概念 |
| 2.1.2 森林保险种类 |
| 2.1.3 森林保险特征 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 逆向选择和道德风险 |
| 2.2.2 外部经济性分析 |
| 2.2.3 福利经济学理论 |
| 2.2.4 期望效用理论 |
| 2.2.5 风险区划理论 |
| 3 我国森林保险现状及存在问题 |
| 3.1 我国森林面临的风险 |
| 3.2 我国森林保险发展现状 |
| 3.2.1 投保面积逐渐扩大 |
| 3.2.2 市场主体逐渐增多 |
| 3.2.3 保费收入显着增长 |
| 3.2.4 补贴力度不断加强 |
| 3.2.5 赔付金额持续上涨 |
| 3.3 我国森林保险存在问题 |
| 3.3.1 保障水平低 |
| 3.3.2 险种比较单一 |
| 3.3.3 勘察核损难度大 |
| 3.3.4 商品林保险财政补贴少 |
| 3.3.5 财政补贴区域间差异显着 |
| 3.3.6 未进行科学的风险区划 |
| 3.3.7 森林保险费率厘定不够合理 |
| 4 我国森林保险风险区划-以森林火灾保险为例 |
| 4.1 森林火灾保险风险区划指标的选取原则 |
| 4.2 森林火灾保险风险区划指标的选取及量化 |
| 4.3 我国森林火灾保险风险区划结果 |
| 5 我国森林保险费率厘定-以森林火灾保险为例 |
| 5.1 厘定原则 |
| 5.2 厘定方法 |
| 5.3 费率厘定 |
| 6 基于风险区划的我国森林保险发展建议 |
| 6.1 对森林保险进行科学区划 |
| 6.2 对森林保险费率进行动态调整 |
| 6.3 因地制宜创新森林保险险种 |
| 6.4 完善森林保险经营与管理制度 |
| 6.5 采取区域化财政补贴政策 |
| 6.6 提高商品林保险的财政补贴力度 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 |
（9）长期护理保险费率及调整方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 老龄化及高龄化现象加剧 |
| 1.1.2 传统家庭照顾功能弱化 |
| 1.1.3 商业保险自身存在不足 |
| 1.1.4 国内探索成效及研究不足 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.2.3 实践意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 特色与创新点 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 长期护理保险的相关理论研究 |
| 2.1.1 核心概念 |
| 2.1.2 商业保险市场失灵理论 |
| 2.1.3 健康与寿命理论 |
| 2.1.4 生命周期理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国外研究综述 |
| 2.2.2 国内研究综述 |
| 2.2.3 费率计算模型研究 |
| 2.2.4 文献研究述评 |
| 第三章 国内外长期护理保险缴费经验的借鉴 |
| 3.1 .德国长期护理保险的建立 |
| 3.2 日本长护险发展及改革经验 |
| 3.3 台湾地区长期护理保险经验 |
| 3.4 青岛市长护险试点阶段经验 |
| 3.5 对我国长期护理保险制度设计的启示 |
| 第四章 我国长期护理保险的费率测算 |
| 4.1 模型建立与变量赋值 |
| 4.1.1 模型建立 |
| 4.1.2 模型的变量赋值 |
| 4.2 费率的测算结果 |
| 4.3 费率的敏感性分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 长期护理保险费率的调整方案设计 |
| 5.1 医保基金划转情形下的政策仿真 |
| 5.1.1 仿真说明 |
| 5.1.2 参数说明 |
| 5.2 医保基金划转模式的弊端 |
| 5.3 费率的调整方案设计 |
| 5.3.1 承担固定调整比例的方案设计 |
| 5.3.2 承担变动调整比例的方案设计 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）寿险需求影响因素的岭回归分析和BP神经网络预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外关于寿险需求的研究现状 |
| 1.2.2 国内外对于经济收入预测的研究现状 |
| 1.2.3 文献研究小结 |
| 1.3 论文结构及主要内容 |
| 第2章 寿险需求影响因素的定性分析 |
| 2.1 经济因素 |
| 2.1.1 经济发展水平 |
| 2.1.2 通货膨胀率 |
| 2.1.3 收入 |
| 2.1.4 储蓄 |
| 2.2 政策和环境因素 |
| 2.2.1 利率 |
| 2.2.2 教育 |
| 2.3 人口因素 |
| 2.3.1 人口总量 |
| 2.3.2 死亡率 |
| 2.3.3 人口老龄化 |
| 2.3.4 城市化进程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 寿险需求影响因素的岭回归分析 |
| 3.1 岭回归分析理论 |
| 3.1.1 多元线性回归模型 |
| 3.1.2 参数估计 |
| 3.1.3 多重共线性检验 |
| 3.1.4 岭回归 |
| 3.2 寿险需求影响因素的岭回归模型 |
| 3.2.1 变量选取和数据来源 |
| 3.2.2 建立多元线性回归模型 |
| 3.2.3 多重共线性检验 |
| 3.2.4 岭回归模型的建立 |
| 3.3 模型分析与结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 BP神经网络预测模型的构建 |
| 4.1 BP神经网络简介 |
| 4.1.1 BP神经网络基本思想 |
| 4.1.2 BP神经网络结构 |
| 4.1.3 BP神经网络基本算法 |
| 4.2 BP神经网络预测方式的选取和预测流程 |
| 4.2.1 预测方式的选取 |
| 4.2.2 预测流程 |
| 4.3 变量的选取和预处理 |
| 4.3.1 变量的选取 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.4 BP神经网络结构设计 |
| 4.4.1 隐含层数的选取 |
| 4.4.2 隐层节点数的选取 |
| 4.4.3 激活函数和初始权值的选取 |
| 4.5 BP神经网络训练参数设计 |
| 4.5.1 训练算法的选择 |
| 4.5.2 学习参数的选择 |
| 4.5.3 训练方式和训练次数的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 寿险保费收入的BP神经网络预测 |
| 5.1 寿险保费收入的BP预测模型 |
| 5.1.1 输入输出指标的确定和样本的划分 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.1.3 神经网络结构设计 |
| 5.1.4 寿险保费收入预测模型分析 |
| 5.2 岭回归和BP预测模型的效果对比 |
| 5.2.1 模型预测效果的检验指标 |
| 5.2.2 预测结果比较分析 |
| 5.3 寿险保费收入预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 原始数据 |
| 附录B R代码 |
| 附录C MATLAB代码 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
四、运用神经网络对上海市财险保费收入预测研究（论文参考文献）
- [1]车联网环境下UBI车险产品方案设计 ——以C保险公司为例[D]. 钟耀铖. 广东外语外贸大学, 2021
- [2]驾驶行为安全性检测及赔付率预测的系统设计与构建[D]. 焦玉全. 南京邮电大学, 2020(03)
- [3]天安财险苏州分公司车险理赔成本控制优化研究[D]. 孙程斌. 兰州理工大学, 2020(03)
- [4]基于X12-LSTM模型的保费收入预测研究[J]. 刁莉,王宁. 计算机科学, 2020(S1)
- [5]中国出口信用保险的政策性及对出口贸易的影响[D]. 毛勤晶. 西南财经大学, 2020(02)
- [6]保险科技创新提升我国保险服务质效研究[D]. 刘鲁. 广西大学, 2020(07)
- [7]中国海水养殖风险区划与保险费率分区研究[D]. 高旭东. 东北财经大学, 2019(06)
- [8]基于风险区划的我国森林保险发展问题研究[D]. 谷敬. 河北经贸大学, 2019(08)
- [9]长期护理保险费率及调整方案研究[D]. 严一超. 上海工程技术大学, 2019(06)
- [10]寿险需求影响因素的岭回归分析和BP神经网络预测[D]. 马利芸. 燕山大学, 2018(09)