代表Länsförsäkringar,本研究重点是使用三种不同的机器学习算法构建的三个模型在接受与Länsförsäkringar当前模型相同的数据进行培训时执行的。使用的算法是随机森林,XGBoost和人工神经网络,所使用的数据集由持有2007年至2019年之间的私人客户组成。此外,该研究还涵盖了现场的当前文献,特征分析,可变选择以及对模型优化的超参数培训。根据选定的性能度量AUC,Brier分数和对数损失的模型是XGBoost模型,该模型与以前的几项研究的发现一致。发现该模型的透明度和解释性不如逻辑回归,但该模型并不完全缺乏透明度。研究表明,如何在PD建模领域实施这些模型以及如何解释和更改Finansinspektionen和EU的要求,以使风险管理中的实施机器学习。
主要关键词