近日，保险学院张鹏成副教授作为第一作者撰写的学术论文“High-dimensional claim severity modeling with misrepresentation adjustment via deep learning”在精算学领域国际权威期刊 ASTIN Bulletin 在线发表。该期刊属于我校认定的 A1 类期刊。

论文面向高维保险索赔严重度建模，针对投保人可能虚报二元风险因素导致定价偏误的问题，提出深度学习校正框架。考虑到误报状态不可观测带来的可识别性困难，模型引入 KL 散度正则项，对误报先验形成“诚实推定”基准，仅在证据充分时识别误报。论文还采用 L1-gMCP 组惩罚进行高维变量选择，并以局部线性近似（LLA）结合近端梯度算法求解。模拟表明，无论数据是否存在误报，该方法在预测精度与风险因子识别上均保持稳健；基于2014年美国 MEPS 医疗支出数据的实证分析显示，其预测表现优于线性模型与一般神经网络，可为核保筛查与公平定价提供支持。

撰稿：张鹏成 审核：于新亮 终审：李清照