保险业财产损失分布的拟合及预测——基于RBF神经网络的应用分析

依赖传统的损失分布理论,财产损失分布模型拟合的优劣往往取决于经验分布函数的选择和参数的确定。由于财产损失信息的不完整和损失数据的不充分,经验分布函数的选择有时会出现较大偏差,难以保证损失分布模型较好的拟合性和有效的预测性。为改进测算效果,采用径向基神经网络,在对原始数据进行平滑处理的基础上学习与训练,进而设计未来财产损失测算模型、选择现实数据模拟并进行实证分析。研究结果表明,RBF神经网络用于财产损失分布的拟合及预测具有良好的适用性,而且随着训练样本数量的增加,模拟值逐渐逼近真实值;RBF人工神经网络建立的模型,能够很好的将财产损失中的非线性关系描述出来,并且随着观察数据的不断更新,所建立的非线性模型与实际系统更加接近,使得非线性模型能够取得比线性模型更加良好的模拟预测结果。