ДВУХЭТАПНАЯ МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВЬЕВ LIGHTGBM ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТРАХОВЫХ РЕЗЕРВОВ

Владимир Игоревич Соловьев; Вадим Геннадьевич Феклин; Анастасия Сергеевна Жукова

Владимир Игоревич Соловьев Финансовый университет при Правительстве РФ
Вадим Геннадьевич Феклин Финансовый университет при Правительстве РФ
Анастасия Сергеевна Жукова Финансовый университет при Правительстве РФ

Ключевые слова: страхование, расчет страховых резервов, ценка размера отдельных страховых выплат, LightGBM

Аннотация

Рассматривается проблема прогнозирования страховых резервов на микроуровне без агрегирования данных для анализа с использованием деревьев решений с бустингом. Предлагается использование деревьев LightGBM в двухэтапной модели. На первом этапе определяется, есть ли претензии по контракту, которые возникли, но не были представлены (IBNR), или нет, а на втором этапе прогнозируется страховой резерв для случаев IBNR. Показано, что предложенная методика более эффективна, чем традиционные методы.