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李路论文集
Collected Papers by Li Lu

数据、外部数据，建模的数据包括：潜在的客户数据、客户建模数据、风险建模
数据。
建立好数据模型后，进一步的工作就是要寻找一些变量，这些变量可能具有

强大的市场预测能力。寻找这些变量可以由这些变量的归约来实现。为了选择最
终的归约变量，可以利用综合的划分、转换和相互作用检测来实现。例如：要预
测净现值，它应当包括如下四部分：激活概率、风险指数、产品收益率、营销费
用。其每一部分的函数作用如下：

（1）激活概率：由模型计算出的一个概率。它是个体必须响应的、通过风
险验证、支付首次保险金的概率。
（2）风险指数：由实际分析组成成分矩阵得出的一个系数。这个值也可以
由预测模型得到。

（3）产品收益率：特定产品的现值，由该产品的经理人得到的三年的产品
利润。
（4）营销费用：包装、邮寄、处理（验证、完成）的费用。
最终的模型预测的净现值为这四部分的组合：

NPV=P( 激活概率 )× 风险指数 × 产品收益率 - 营销费用
计算激活率有两种方法：一种是直接由预测模型得到预测激活率；另一种是
建立两个模型。一个用于预测响应，
一个用于预测给定的响应激活率。由归约变量得出。

风险指数是由前客户的组成成分的矩阵系数得出。例如：对于人寿保险来说；
年轻的已婚女子的风险系数比单身老年男性的风险系数要低；因为年轻的已婚女
子对利润有强烈的正相互作用；相反，单身老年男性对利润有负相互作用。
产品收益率是由产品经理人根据产品的平均收益率，折换成现价得出的。

营销费用：包括处理这个产品所需要的所有费用。
有很多机会通过合并和变换现有的变量来创建新的变量，一旦取样、格式化、
创建了所有合适的变量后，就该缩小范围，选出最佳变量。其中包括连续变量与
类别变量。

为了选择最佳变量；经验值是保留卡方概率小于 0.5 的所有变量；卡方统计
是度量预期值与实际值之间的差异：
卡方值 (X2)=( 预期值 - 实际值 )2/ 预期值

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