10.3969/j.issn.2095-3291.2023.05.006
基于机器学习的保险业风险监测预警模型研究
建立保险行业的风险监测预警体系是维护国家金融安全、经济稳定发展的重要任务之一.本文针对保险业风险监测数据不平衡的特性,基于随机森林算法,利用重复合成采样技术,构建了保险业风险预警模型新思路.实证结果表明,模型具有一定预测能力,且随着合成采样重复次数的增加,预测效果进一步提升,在应用中具备合理性、有效性和可操作性.基于此,本文提出如下政策建议:协同推进机构与监管数字化转型、持续创新技术手段、扩充数据源以及引入多元化特征变量等.
保险行业、风险预警、随机森林、风险监测、监管科技
F84(保险)
2023-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
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