論文の概要: Churn modeling of life insurance policies via statistical and machine learning methods -- Analysis of important features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09182v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 13:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 14:35:00.562455
• Title: Churn modeling of life insurance policies via statistical and machine learning methods -- Analysis of important features
• Title（参考訳）: 統計的・機械学習手法による生命保険制度のチャーンモデリング -重要な特徴の分析-
• Authors: Andreas Groll, Carsten Wasserfuhr, Leonid Zeldin
• Abstract要約: 本研究は,2つの部分株式内の顧客の個別契約キャンセル動作を,様々な分類手法の助けを借りてモデル化する。 モデリングに使用されるデータ、構造化されたデータ、そして、どのように浄化されるかを説明します。 使用済みモデルは、広範囲なチューニングプロセスに基づいて校正され、その後、その適性についてグラフィカルに評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Life assurance companies typically possess a wealth of data covering multiple systems and databases. These data are often used for analyzing the past and for describing the present. Taking account of the past, the future is mostly forecasted by traditional statistical methods. So far, only a few attempts were undertaken to perform estimations by means of machine learning approaches. In this work, the individual contract cancellation behavior of customers within two partial stocks is modeled by the aid of various classification methods. Partial stocks of private pension and endowment policy are considered. We describe the data used for the modeling, their structured and in which way they are cleansed. The utilized models are calibrated on the basis of an extensive tuning process, then graphically evaluated regarding their goodness-of-fit and with the help of a variable relevance concept, we investigate which features notably affect the individual contract cancellation behavior.
• Abstract（参考訳）: 生命保証企業は一般的に、複数のシステムとデータベースをカバーする豊富なデータを持っている。 これらのデータは、しばしば過去を分析し、現在を説明するために使われる。 過去を考慮すると、未来は伝統的な統計手法によって予測される。 これまでのところ、機械学習アプローチによる推定を行う試みはほんの数回しか行われていない。 本研究は,2つの部分株式内の顧客の個別契約キャンセル動作を,様々な分類手法を用いてモデル化する。 個人年金と寄付政策の一部株が考慮される。 モデリングに使用されるデータ、構造化されたデータ、どの方法でクリーン化されるかを記述する。 利用したモデルは、広範囲なチューニングプロセスに基づいて校正し、その適合性についてグラフィカルに評価し、変動関連概念を用いて、個々の契約キャンセル動作に顕著な特徴について検討する。

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