論文の概要: A Data Science Approach to Risk Assessment for Automobile Insurance Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02762v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 18:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 13:07:02.123644
• Title: A Data Science Approach to Risk Assessment for Automobile Insurance Policies
• Title（参考訳）: 自動車保険政策のリスク評価へのデータサイエンスアプローチ
• Authors: Patrick Hosein
• Abstract要約: データサイエンスアプローチによるリスクアセスメントに重点を置いている。 当社は、現在および過去のポリシーの履歴データを用いて、新規顧客によってなされる総請求額を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In order to determine a suitable automobile insurance policy premium one needs to take into account three factors, the risk associated with the drivers and cars on the policy, the operational costs associated with management of the policy and the desired profit margin. The premium should then be some function of these three values. We focus on risk assessment using a Data Science approach. Instead of using the traditional frequency and severity metrics we instead predict the total claims that will be made by a new customer using historical data of current and past policies. Given multiple features of the policy (age and gender of drivers, value of car, previous accidents, etc.) one can potentially try to provide personalized insurance policies based specifically on these features as follows. We can compute the average claims made per year of all past and current policies with identical features and then take an average over these claim rates. Unfortunately there may not be sufficient samples to obtain a robust average. We can instead try to include policies that are "similar" to obtain sufficient samples for a robust average. We therefore face a trade-off between personalization (only using closely similar policies) and robustness (extending the domain far enough to capture sufficient samples). This is known as the Bias-Variance Trade-off. We model this problem and determine the optimal trade-off between the two (i.e. the balance that provides the highest prediction accuracy) and apply it to the claim rate prediction problem. We demonstrate our approach using real data.
• Abstract（参考訳）: 適切な自動車保険保険保険料を決定するためには、政策上の運転者・車両に関連するリスク、政策の管理に係る運用コスト、及び望ましい利益率の3つの要因を考慮する必要がある。 プレミアムは、これら3つの値の関数であるべきです。 データサイエンスアプローチによるリスクアセスメントに重点を置いている。 従来の頻度と重大度メトリクスを使う代わりに、現在のポリシーと過去のポリシーの履歴データを使用して、新しい顧客が行う総請求を予測します。 ポリシーの複数の特徴(ドライバーの年齢と性別、自動車の価値、以前の事故など)を考慮すれば、これらの特徴に特化してパーソナライズされた保険ポリシーの提供を試みることができる。 私たちは過去と現在のすべてのポリシーの年間平均クレームを同じ特徴で計算し、これらのクレームレートを平均で計算できます。 残念ながら、堅牢な平均を得るために十分なサンプルは存在しないかもしれない。 その代わり、堅牢な平均に対して十分なサンプルを得るために、"類似"のポリシーを含めることができます。 そのため、パーソナライズと堅牢性(十分なサンプルを取得するのに十分なドメインを拡大する)のトレードオフに直面しています。 これはバイアス・ヴァリタンス・トレードオフとして知られている。 我々は、この問題をモデル化し、この2つ(すなわち、最も高い予測精度を提供するバランス)間の最適なトレードオフを決定し、クレームレート予測問題に適用する。 実データによるアプローチを実証する。

関連論文リスト

• Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes [53.786439742572995]
  強化学習は、データから効率的な制御ポリシーを特定し評価することを目的としている。 この学習タスクのほとんどの方法は、Off-Policy Evaluation (OPE)と呼ばれ、正確さと確実性を保証するものではない。 本稿では,目標方針の真報を含む区間を所定の確信度で出力するコンフォーマル予測に基づく新しいOPE手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T16:45:11Z)
• Bayesian CART models for insurance claims frequency [0.0]
  分類と回帰木(CART)とそのアンサンブルは、アクチュアリ文学で人気を博している。 本稿では,保険価格に関するベイジアンCARTモデルについて紹介する。 これらのモデルの適用可能性を説明するため、いくつかのシミュレーションと実際の保険データについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T13:48:35Z)
• Identification of Subgroups With Similar Benefits in Off-Policy Policy Evaluation [60.71312668265873]
  我々は,パーソナライズの必要性と自信ある予測とのバランスをとる方法を開発した。 本手法は不均一な治療効果の正確な予測に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T23:19:12Z)
• Sayer: Using Implicit Feedback to Optimize System Policies [63.992191765269396]
  我々は、暗黙のフィードバックを活用して、新しいシステムポリシーを評価し、訓練する方法論を開発する。 Sayerは、強化学習の2つのアイデアに基づいて、既存のポリシーで収集されたデータを活用する。 Sayer氏は任意のポリシーを正確に評価し、生産ポリシーを上回るような新しいポリシーをトレーニングできることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T04:16:56Z)
• Conservative Policy Construction Using Variational Autoencoders for Logged Data with Missing Values [77.99648230758491]
  特徴属性に値が欠けている場合にログデータを用いてパーソナライズされたポリシーを構築することの問題点を考察する。 目標は、値が不足している$Xt$の劣化したバージョンである$Xb$が観測された場合、アクションを推奨することである。 特に,不確かさによる不確実性に対処するためにポリシーを設計したテキスト保守戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T16:09:47Z)
• Distributionally Robust Batch Contextual Bandits [20.667213458836734]
  歴史的観測データを用いた政策学習は、広く応用されている重要な問題である。 既存の文献は、学習方針が展開される将来の環境が過去の環境と同じである、という決定的な前提に基づいている。 本稿では、この仮定を引き上げ、不完全な観測データを用いて、分布的に堅牢なポリシーを学習することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T03:11:40Z)
• Doubly Robust Off-Policy Value and Gradient Estimation for Deterministic Policies [80.42316902296832]
  本研究では,行動継続時の非政治データから決定論的政策の政策値と勾配を推定する。 この設定では、密度比が存在しないため、標準重要度サンプリングとポリシー値と勾配の2倍の頑健な推定が失敗する。 異なるカーネル化アプローチに基づく2つの新しい頑健な推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T15:52:05Z)
• Minimax-Optimal Off-Policy Evaluation with Linear Function Approximation [49.502277468627035]
  本稿では,関数近似を用いたバッチデータ強化学習の統計的理論について検討する。 記録履歴から新たな対象政策の累積値を推定するオフ・ポリティクス評価問題を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T19:20:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。