基于Logistic回归模型和BP神经网络对车险续保率预测的对比分析

• 作者: 张诗雨 李会 程萌勋
• 来源期刊: 景德镇学院学报
• 关键词: 车险续保 预测因子 回归模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 基础理论研究
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: F224|F832.5
• 语种: 中文

摘要

车险续保作为体现保险公司核心竞争力的主要指标,对公司今后的发展起着一定的引导作用.而车险续保率作为衡量客户对业务满意度的首要指标,直接体现了保险公司的业务服务水平.通过参考某保险公司的客户原始数据,包括20个相关指标,共53346条有效样本,运用回归模型建立线性续保率模型,运用神经网络原理建立非线性续保率模型,并对比两种模型的预测精度.最后,基于精度较高的续保率预测模型,给出提高续保率的可行性建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李会	安徽财经大学管理科学与工程学院	56	152	7.0	11.0
2	张诗雨	安徽财经大学经济学院	16	1	1.0	1.0
3	程萌勋	安徽财经大学管理科学与工程学院	10	0	0.0	0.0