基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的健康保險欺詐識別研究.pdf

1、摘要從全球范圍來看，保險欺詐案件呈逐年遞增態(tài)勢，而且每年都會造成數(shù)千億美元損失。保險欺詐不僅扭曲了保險定價機制，損害保險經(jīng)營的最大誠信原則，而且還嚴重威脅醫(yī)保基金安全，妨礙醫(yī)保政策的有效實施。因此，反欺詐研究尤其是欺詐識別研究己成為學術界和實務界研究的熱點領域。關于保險欺詐的理論研究已較為深入，研究人員從信息經(jīng)濟學、社會心理學等角度對欺詐的形式、成因及反欺詐措施等方面進行了系統(tǒng)研究；機動車保險欺詐的實證研究從最初的統(tǒng)計分析方法發(fā)展到人工

2、智能識別技術以及兩者的有機結合，并從概念模型構建向實證分析逐步過渡。然而，受健康保險信息技術和數(shù)據(jù)儲備的限制，以及復雜醫(yī)療環(huán)境的阻礙，相對于國際上健康保險欺詐實證研究的熱絡，國內健康險欺詐識別與度量的研究還寥寥無幾。基于此，本文在參考國內機動車輛險欺詐識別研究成果的基礎上，嘗試運用統(tǒng)計回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法對健康服務需求方道德風險引致的欺詐進行識別研究。首先結合國內外保險欺詐的相關研究對我國健康險欺詐問題進行理論分析；以住院醫(yī)療保險

3、具體險種為例搜集索賠案件樣本數(shù)據(jù)，在理論分析的基礎上結合專家意見確定欺詐識黠因子≯運用logistic回歸分析提取具有模型顯著性的識別因子，作為輸入數(shù)據(jù)對構建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，并選取檢驗樣本對模型的有效性進行預測檢驗；最后根據(jù)研究結果提出針對性的反欺詐措施和政策建議。研究結果顯示，嵌入logistic回歸分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在特定條件下和一定范圍內可以作為健康險欺詐識別的有效工具。本研究在一定程度上揭示了我國健康險欺詐的特征

4、與規(guī)律，對改進保險機構欺詐識別技術、提高反欺詐能力具有一定的現(xiàn)實意義。關鍵詞：健康保險；欺詐識別；道德風險；Iogit回歸；BP神經(jīng)網(wǎng)絡目錄第一章緒論～l11研究背景與意義112國外研究現(xiàn)狀3121理論研究3122實證研究一413國內研究現(xiàn)狀5131理論研究一5132實證研究714研究內容與方法8141主要研究內容一814：2研究方法8143解決的主要問題9第二章健康保險欺詐與欺詐識別：1021健康保險欺詐10211保險欺詐10212健

5、康保險及特征lO213健康保險欺詐及其行為界定11213健康保險欺詐的危害1322健康保險欺詐識別13221健康服務需求方逆向選擇引致的欺詐識別13222健康服務需求方道德風險引致的欺詐識別14223健康服務供給方道德風險引致的欺詐識別1423健康保險欺詐識別的一般方法15231欺詐識別步驟15232健康保險欺詐識別主要方法16第三章健康保險欺詐識別因子精煉模型1831logit回歸模型18311離散選擇模型18312二元離散選擇模型—