2022年11月4日上午9：30，应中国精算研究院池义春研究员邀请，乔治亚州立大学风险管理与保险系助理教授冯子齐（Tsz Chai Fung）博士在线上为我院师生作了一场精彩的学术报告。

本次报告的题目为“A Posteriori Risk Classification and Ratemaking with Random Effects in the Mixture-of-Experts Model”。在非寿险产品的承保和定价中，保险公司必须利用投保人信息和索赔历史，以确保盈利能力和相匹配的风险管理。虽然投保人信息（如年龄和性别）反映了可观察的风险特征，但其索赔历史可能被视为一种不可测量和不可观察的风险因素，且不同投保人之间的风险因素可能会有很大差异。

本项研究介绍了一种称为混合LRMoE的灵活回归模型，用于后验费率制定。该模型利用投保人信息及其索赔历史，将投保人分类为具有不同风险特征的组别，并准确捕捉未发现风险的保费。他们提出的框架在拟合真实的多年汽车保险数据集的优度方面要优于基准模型，同时提供了对投保人风险状况的直观和可解释性的描述，以充分反映其索赔历史。

报告完毕后，多名师生们进行了现场提问，对报告内容表现出浓厚的兴趣。冯老师也非常开心地能与中国大陆学者进行该领域的学术交流，现场气氛非常浓烈。