論文の概要: A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06404v1
- Date: Sat, 11 Jan 2025 02:02:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:27:16.686590
- Title: A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: Reinsurance Optimizationのためのハイブリッドフレームワーク:生成モデルの統合と強化学習
- Authors: Stella C. Dong, James R. Finlay,
- Abstract要約: 再保険の最適化は、保険会社にとってリスク露光の管理、金融安定の確保、解決性維持に不可欠である。
伝統的なアプローチは、しばしば動的なクレーム分布、高次元の制約、市場条件の進化に苦しむ。
本稿では、生成モデルと強化学習を統合した新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Reinsurance optimization is critical for insurers to manage risk exposure, ensure financial stability, and maintain solvency. Traditional approaches often struggle with dynamic claim distributions, high-dimensional constraints, and evolving market conditions. This paper introduces a novel hybrid framework that integrates {Generative Models}, specifically Variational Autoencoders (VAEs), with {Reinforcement Learning (RL)} using Proximal Policy Optimization (PPO). The framework enables dynamic and scalable optimization of reinsurance strategies by combining the generative modeling of complex claim distributions with the adaptive decision-making capabilities of reinforcement learning. The VAE component generates synthetic claims, including rare and catastrophic events, addressing data scarcity and variability, while the PPO algorithm dynamically adjusts reinsurance parameters to maximize surplus and minimize ruin probability. The framework's performance is validated through extensive experiments, including out-of-sample testing, stress-testing scenarios (e.g., pandemic impacts, catastrophic events), and scalability analysis across portfolio sizes. Results demonstrate its superior adaptability, scalability, and robustness compared to traditional optimization techniques, achieving higher final surpluses and computational efficiency. Key contributions include the development of a hybrid approach for high-dimensional optimization, dynamic reinsurance parameterization, and validation against stochastic claim distributions. The proposed framework offers a transformative solution for modern reinsurance challenges, with potential applications in multi-line insurance operations, catastrophe modeling, and risk-sharing strategy design.
- Abstract（参考訳）: 再保険の最適化は、保険会社にとってリスク露光の管理、金融安定の確保、解決性維持に不可欠である。
伝統的なアプローチは、しばしば動的なクレーム分布、高次元の制約、市場条件の進化に苦しむ。
本稿では,生成モデル,特に変分オートエンコーダ(VAE)と,PPO(Proximal Policy Optimization)を用いた強化学習(RL)を統合した新しいハイブリッドフレームワークを提案する。
このフレームワークは、複雑なクレーム分布の生成モデルと強化学習の適応的意思決定能力を組み合わせることで、リシュアランス戦略の動的かつスケーラブルな最適化を可能にする。
VAEコンポーネントは、希少事象や破滅的な事象を含む合成クレームを生成し、データの不足と変動に対処する一方、PPOアルゴリズムは、余剰量を最大化し、破壊確率を最小化するために、リシュアランスパラメータを動的に調整する。
フレームワークのパフォーマンスは、サンプル外テスト、ストレステストシナリオ(例えば、パンデミックの影響、破滅的なイベント)、ポートフォリオサイズの拡張性分析など、広範な実験を通じて検証されている。
その結果、従来の最適化手法と比較して適応性、スケーラビリティ、堅牢性が向上し、最終的な余剰量と計算効率が向上した。
主な貢献は、高次元最適化のためのハイブリッドアプローチの開発、動的リシュアランスパラメータ化、確率的クレーム分布に対する検証などである。
提案したフレームワークは、マルチライン保険業務、カタストロフィモデリング、リスク共有戦略設計における潜在的な応用を含む、現代的再保険問題に対する変革的な解決策を提供する。
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