論文の概要: Catastrophe Insurance: An Adaptive Robust Optimization Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07068v1
- Date: Sat, 11 May 2024 18:35:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 18:32:45.683390
- Title: Catastrophe Insurance: An Adaptive Robust Optimization Approach
- Title（参考訳）: 災害保険 : 適応的ロバスト最適化アプローチ
- Authors: Dimitris Bertsimas, Cynthia Zeng,
- Abstract要約: この研究は、災害保険料の計算に適した新しい適応ロバスト最適化フレームワークを導入している。
私たちの知る限り、AROアプローチが災害保険価格に適用されるのは初めてです。
米国の洪水保険データをケーススタディとして、最適化モデルは損失をカバーし余剰を発生させる効果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.877778007271621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The escalating frequency and severity of natural disasters, exacerbated by climate change, underscore the critical role of insurance in facilitating recovery and promoting investments in risk reduction. This work introduces a novel Adaptive Robust Optimization (ARO) framework tailored for the calculation of catastrophe insurance premiums, with a case study applied to the United States National Flood Insurance Program (NFIP). To the best of our knowledge, it is the first time an ARO approach has been applied to for disaster insurance pricing. Our methodology is designed to protect against both historical and emerging risks, the latter predicted by machine learning models, thus directly incorporating amplified risks induced by climate change. Using the US flood insurance data as a case study, optimization models demonstrate effectiveness in covering losses and produce surpluses, with a smooth balance transition through parameter fine-tuning. Among tested optimization models, results show ARO models with conservative parameter values achieving low number of insolvent states with the least insurance premium charged. Overall, optimization frameworks offer versatility and generalizability, making it adaptable to a variety of natural disaster scenarios, such as wildfires, droughts, etc. This work not only advances the field of insurance premium modeling but also serves as a vital tool for policymakers and stakeholders in building resilience to the growing risks of natural catastrophes.
- Abstract（参考訳）: 気候変動によって悪化する自然災害の頻度と深刻度は、回復の促進とリスク低減への投資促進における保険の重要性を浮き彫りにしている。
本研究は, 災害保険料の計算に適した新しい適応ロバスト最適化(ARO)フレームワークを導入し, 全米洪水保険プログラム(NFIP)の事例研究を行った。
我々の知る限り、AROアプローチが災害保険価格に適用されるのは今回が初めてです。
我々の手法は、機械学習モデルによって予測される歴史的リスクと新興リスクの両方から保護され、気候変動によって引き起こされる増幅リスクを直接組み込むように設計されている。
米国の洪水保険データをケーススタディとして、最適化モデルは損失をカバーし余剰を発生させる効果を示し、パラメータの微調整を通じてスムーズなバランス遷移を行う。
評価された最適化モデルのうち、AROモデルは、最低保険料が課せられる未解決状態の数が少なく、保守的なパラメータ値を持つ。
全体として、最適化フレームワークは汎用性と一般化性を提供し、山火事や干ばつなど、さまざまな自然災害シナリオに適応できるようにする。
この作業は、保険料のモデリングの分野を前進させるだけでなく、自然災害のリスクの増大に対するレジリエンスを構築するための政策立案者や利害関係者にとって重要なツールとしても機能する。
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