by a specific set of explanatory va

by a specific set of explanatory variables that take into account a number of updates concerning the data registered by insurance companies.For example, in this study, we introduce as risk factors the variables occupation of insured,GPS and value of vehicle. Also, in comparison with similar studies, we use a different
classification of the insured based on age intervals on the assumption that more homogenous
groups will be obtained and the calculation of premiums will better correspond to the reality of
studied phenomenon. Although the results cover a portfolio of a French insurance company,
the methodology of data count models can be applied to other insurance portfolios of
companies from other European countries such as Romania.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยเฉพาะชุดของการอธิบายตัวแปรที่คำนึงถึงจำนวนของการปรับปรุงเกี่ยวกับข้อมูลการลงทะเบียนโดยตัวอย่าง companies.For ประกันในการศึกษาครั้งนี้เราแนะนำเป็นปัจจัยเสี่ยงตัวแปรการประกอบอาชีพของผู้ประกันตน, GPS และความคุ้มค่าของยานพาหนะ นอกจากนี้ในการเปรียบเทียบกับการศึกษาที่คล้ายกันเราจะใช้ที่แตกต่างกัน
การจัดหมวดหมู่ของผู้ประกันตนขึ้นอยู่กับช่วงอายุบนสมมติฐานที่ว่าเป็นเนื้อเดียวกันมากขึ้น
กลุ่มจะได้รับและการคำนวณของพรีเมี่ยมที่ดีกว่าจะสอดคล้องกับความเป็นจริงของ
ปรากฏการณ์การศึกษา แม้ว่าผลครอบคลุมผลงานของ บริษัท ประกันภัยฝรั่งเศส
วิธีการของแบบจำลองนับข้อมูลที่สามารถนำไปใช้กับพอร์ตการลงทุนประกันอื่น ๆ ของ
บริษัท จากประเทศในยุโรปอื่น ๆ เช่นโรมาเนีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยเฉพาะชุดของตัวแปรที่อธิบายว่า พิจารณาจำนวนของการปรับปรุงเกี่ยวกับข้อมูลการจดทะเบียน โดยบริษัทประกัน ตัวอย่างเช่น ในการศึกษานี้ เราแนะนำเป็นปัจจัยตัวแปรอาชีพประกันความเสี่ยง , GPS และมูลค่าของรถยนต์ นอกจากนี้ ในการเปรียบเทียบกับการศึกษาที่คล้ายกัน เราใช้ที่แตกต่างกันประเภทของการประกันขึ้นอยู่กับอายุของช่วงเวลาบนสมมติฐานที่ยึดเกาะมากกว่ากลุ่มจะได้รับและการคำนวณเบี้ยจะดีขึ้น สอดคล้องกับความเป็นจริงศึกษาปรากฏการณ์ แม้ว่าผลลัพธ์ที่ครอบคลุมผลงานของบริษัทประกันภัยที่ฝรั่งเศสวิธีการนับข้อมูลที่สามารถใช้กับรูปแบบอื่น ๆของการประกันการลงทุนบริษัทจากประเทศอื่นๆ ในยุโรป เช่น โรมาเนีย