用于保险中动态多产品风险分类的预测性索赔得分
应用统计
2021-01-26 v3
摘要
在非寿险行业，采用广义线性模型（GLMs）进行保险定价已成为标准做法。然而，这些GLM传统上仅利用保单持有人的先验特征，而如今我们日益能够获得个体客户的后验信息，有时甚至跨多个产品类别。因此，在本文中我们考虑一种动态索赔得分来捕捉跨多个产品线的后验信息。更具体地，我们扩展了Boucher和Inoussa（2014）以及Boucher和Pigeon（2018）的Bonus-Malus面板模型，以纳入来自其他产品类别的索赔得分，并允许这些得分的非线性效应。将所得多产品框架应用于一个荷兰财产与意外保险组合表明，个体客户的索赔经验会对风险分类产生显著影响，且考虑该影响可能非常有利可图。
引用
@article{arxiv.1909.02403,
title = {Predictive Claim Scores for Dynamic Multi-Product Risk Classification in Insurance},
author = {Robert Matthijs Verschuren},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02403},
year = {2021}
}