《大數據背景下健康保險的精算統計模型與風險監管研究》，是2023年經濟科學出版社出版的圖書，作者是汪榮明。
基本介紹
- 中文名：《大數據背景下健康保險的精算統計模型與風險監管研究》
- 作者：汪榮明
- 出版時間：2023年4月
- 出版社：經濟科學出版社
- ISBN：9787521841664
- 裝幀：平裝
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
該書基於大數據時代背景，對健康保險精算統計模型與風險監管進行系統研究。研究發現：，分散式算法、*子抽樣、基於密度比模型的經驗似然算法和模*均算法等可解決健康大數據融合問題；第二，隨機森林分類模型、BP組合神經網路模型、樸素貝葉斯模型及馬爾可夫模型等可有效推進健康保險定價模型向“事前定價 動態調整”的創新模式轉變；第三，聚類方法、LightGBM方法和決策樹算法等可對健康保險欺詐進行科學識別。
圖書目錄
第一章 導論
第一節 研究背景與意義
第二節 國內外研究進展與述評
第三節 研究思路與總體框架
第四節 本書結構安排
第五節 本章小結
第二章 健康大數據引入健康保險的必要性及套用場景
第一節 健康大數據的來源與特徵
第二節 大數據分析技術引入健康保險精算的必要性
第三節 大數據在健康保險中的套用與場景
第四節 本章小結
第三章 健康保險領域中大數據融合方法
第一節 健康保險數據“大”之解決：分散式算法
第二節 健康保險數據“大”之解決：*子抽樣
第三節 多源異質健康保險數據融合
第四節 多源碎片化健康保險數據融合
第五節 本章小結
第四章 大數據背景下商業健康險定價
第一節 健康保險定價：從傳統到大數據的結合
第二節 大數據背景下商業醫療保險的定價研究
第三節 大數據背景下長期護理保險的定價研究
第四節 大數據背景下重疾險的定價研究
第五節 本章小結
第五章 大數據背景下健康險相依性定價及保費動態調整研究186
第一節貝葉斯非參數方法在健康險定價中的套用
第二節 混合專家模型在健康險定價中的套用
第三節 大數據背景下健康保險動態定價機制
第四節 本章小結
第六章 大數據背景下醫療保險欺詐識別與風險預警
第一節 醫療保險欺詐的成因、應對及挑戰
第二節 大數據技術在醫療保險反欺詐中的套用：文獻綜述
第三節 基於K均值聚類方法下的醫療保險欺詐風險預警
第四節 基於LightGBM方法下的醫療保險欺詐風險預警
第五節 大數據技術在商業健康保險風險預警的套用
第六節 本章小結
第七章 大數據在健康保險行業套用中的標準化及隱私保護
第一節 大數據在健康保險行業的套用
第二節 健康保險數據標準化研究
第三節 健康保險大數據的隱私保護
第四節 本章小結
附錄 大數據在保險公司健康險業務中套用情況調查問卷
參考文獻
