基于ARIMA模型的普惠保险赔付率预测方法

本发明涉及一种基于ARIMA模型的普惠保险赔付率预测方法，包括：采集历史实际赔付数据及历史应赔付数据；针对采集的数据进行预处理，得到对应的实际赔付时序数据和应赔付时序数据；基于实际赔付时序数据和应赔付时序数据，通过绘制自相关函数ACF图和偏自相关函数PACF图，确定出模型参数，用于搭建基础ARIMA模型；基于实际赔付时序数据和应赔付时序数据，通过规律统计，确定出特征因子；将特征因子放入基础ARIMA模型中，并对模型进行验证；将赔付金额历史数据以及预测时间段的特征因子输入验证后的ARIMA模型，输出得到预测时间段对应的赔付率。与现有技术相比，本发明通过构建区域专属的赔付率预测模型，能够提高赔付率预测的准确性和稳定性。