論文の概要: Neural networks for insurance pricing with frequency and severity data:
a benchmark study from data preprocessing to technical tariff
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12671v2
- Date: Mon, 30 Oct 2023 10:03:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 01:39:20.478508
- Title: Neural networks for insurance pricing with frequency and severity data:
a benchmark study from data preprocessing to technical tariff
- Title（参考訳）: 頻度・重大度データを用いた保険価格決定のためのニューラルネットワーク:データ前処理から技術関税へのベンチマーク研究
- Authors: Freek Holvoet, Katrien Antonio and Roel Henckaerts
- Abstract要約: 本稿では,複数種類の入力機能が存在する場合に,頻度と重大度を目標とした4つの保険データ集合に関するベンチマーク研究を行う。
本稿では,2つの入力データに対する一般化線形モデル,勾配ブースト木モデル,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN),複合アクチュエータニューラルネットワーク(CANN)の性能を詳細に比較する。
我々のCANNは、それぞれGLMとGBMと確立されたベースライン予測とニューラルネットワークの補正を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Insurers usually turn to generalized linear models for modelling claim
frequency and severity data. Due to their success in other fields, machine
learning techniques are gaining popularity within the actuarial toolbox. Our
paper contributes to the literature on frequency-severity insurance pricing
with machine learning via deep learning structures. We present a benchmark
study on four insurance data sets with frequency and severity targets in the
presence of multiple types of input features. We compare in detail the
performance of: a generalized linear model on binned input data, a
gradient-boosted tree model, a feed-forward neural network (FFNN), and the
combined actuarial neural network (CANN). Our CANNs combine a baseline
prediction established with a GLM and GBM, respectively, with a neural network
correction. We explain the data preprocessing steps with specific focus on the
multiple types of input features typically present in tabular insurance data
sets, such as postal codes, numeric and categorical covariates. Autoencoders
are used to embed the categorical variables into the neural network and we
explore their potential advantages in a frequency-severity setting. Finally, we
construct global surrogate models for the neural nets' frequency and severity
models. These surrogates enable the translation of the essential insights
captured by the FFNNs or CANNs to GLMs. As such, a technical tariff table
results that can easily be deployed in practice.
- Abstract（参考訳）: 保険会社は通常、クレームの頻度と重大度データをモデル化するための一般化線形モデルに目を向ける。
他の分野での成功により、アクチュアルなツールボックス内で機械学習技術が人気を集めている。
本論文は,深層学習構造を用いた機械学習による周波数分割保険価格に関する文献に寄与する。
本稿では,複数種類の入力特徴が存在する場合に,頻度と重大度を目標とした4つの保険データセットに関するベンチマーク研究を行う。
本研究では,バイナリ入力データに対する一般化線形モデル,勾配ブースト木モデル,フィードフォワードニューラルネットワーク(ffnn)および複合型アクチュアルニューラルネットワーク(cann)の性能比較を行った。
我々のCANNは、それぞれGLMとGBMと確立されたベースライン予測とニューラルネットワークの補正を組み合わせる。
本稿では, 郵便番号, 数値, カテゴリー共変量などの表型保険データに典型的に存在する複数の入力特徴に着目して, データ前処理のステップを説明する。
オートエンコーダはニューラルネットワークにカテゴリ変数を埋め込むのに使われ、周波数重大設定でその潜在的な利点を探る。
最後に,ニューラルネットの頻度と重大度モデルのためのグローバルサーロゲートモデルを構築した。
これらのサロゲートは、FFNNやCANNが捉えた重要な洞察をGLMに翻訳することができる。
そのため、技術的関税表は、実際に容易に展開できるものである。
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