统计学 > 机器学习
[提交于 2025年10月6日
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标题: 基于基尼的模型监控:一个通用框架及其在非寿险定价中的应用
标题: Gini-based Model Monitoring: A General Framework with an Application to Non-life Insurance Pricing
摘要: 在投资组合和环境不断变化的动态环境中,保持定价模型的准确性至关重要。 据我们所知,这是首次系统研究非寿险定价中概念漂移的文献。 我们(i)综述了相关文献和常用方法,明确了虚拟漂移与概念漂移的区别,并解释了它们对长期模型性能的影响; (ii)回顾并形式化了常见的性能指标,包括基尼指数和偏差损失,并阐述了它们的解释;(iii)推导了基尼指数的渐近分布,从而实现了有效的推断和假设检验;以及(iv)提出了一种标准化的监控程序,以指示何时需要重新拟合模型。 我们使用一个经过修改的真实世界投资组合来说明该框架,并讨论实际考虑因素和常见陷阱。
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