具有层次结构数据的保险定价:以工伤赔偿保险组合为例
应用统计
2023-02-01 v2
摘要
精算师使用预测建模技术,将合同上的损失成本评估为可观测风险特征的函数。最先进的统计与机器学习方法难以处理具有大量水平的层次结构风险因子。在本文中,我们展示了当层次结构风险因子、合同特有风险因子以及外部收集的风险因子均可用时,保险定价模型的数据驱动构建。我们考察了工伤赔偿保险产品的定价,使用了层次信誉模型(Jewell, 1975)、Ohlsson 的广义线性模型与层次信誉模型组合(Ohlsson, 2008)以及混合模型。我们比较了这些模型的预测性能,并通过比较线性混合模型与 Tweedie 广义线性混合模型,评估了目标变量分布假设的影响。对于我们的案例研究,Tweedie 分布非常适合建模和预测合同上的损失成本。此外,在模型中纳入合同特有风险因子改善了我们的工伤赔偿保险组合的预测性能与风险区分度。
引用
@article{arxiv.2206.15244,
title = {Insurance pricing with hierarchically structured data: An illustration with a workers' compensation insurance portfolio},
author = {Bavo D. C. Campo and Katrien Antonio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.15244},
year = {2023}
}
备注
39 pages (including Appendix), 18 figures and 3 tables