The fundamental role of insurance is to provide financial protection, offering a method of transferring the risk in
exchange of an insurance premium. Considering that not all the risks are equal, it is natural that every insured will
pay a premium or tariff corresponding with the gravity of the risk.
The different charging tariffs are emphasized by the insurance portfolio heterogeneity that leads directly to antiselection
phenomenon. This basically presumes charging same tariff for the entire portfolio, meaning that the unfavorable risks are also assured (at a lower price) and as an adverse effect, it discourages insuring medium risks.
The necessity of pricing for non-life insurance comes precisely in an attempt to combat the anti-selection
phenomenon by dividing the insurance portfolio in sub-portfolios based on certain influence factors. Therefore,
every class will contain policyholders with identical risk profile that will pay the same reasonable premium.
A usual method to calculate the premium is to combine the conditional expectation of the claim frequency with
the expected cost of claims, considering the observable risk characteristics. The process of evaluating risks in order
to determine the insurance premium is performed by the actuaries, which over time proposed and applied different
statistical models. In this context, linear regression, used to evaluate the impact of explanatory variables on the
phenomenon of interest (studied risk), has been replaced starting with 1980 by the Generalized Linear Models
(GLMs). GLMs allow modeling a non-linear behavior and a non-Gaussian distribution of residuals. This aspect is
very useful for the analysis of non-life insurance, where claim frequency and claim cost follow an asymmetric
density that is clearly non-Gaussian. GLMs development has contributed to quality improvement of the risk
prediction models and to the process of establishing a fair tariff or premium given the nature of the risk.
The main objective of this paper is to apply GLM models in order to assess the premiums applied to each insured,
in an equitable and reasonable manner. In this purpose, the paper is structured as follows. Section 2 presents a brief
review of the literature regarding the approach of GLMs in non-life insurance pricing. Section 3 describes the
methodological framework used in this paper. Each subsection of this part analyzes the estimation methods of
frequency and cost of claims, leading to the calculation model of the pure premium. Section 4 is dedicated to a study
applied to auto insurance branch in order to highlight how to identify the risk factors that allow dividing the
insurance portfolio in tariff classes and how to obtain the corresponding pure premium. Section 5 presents the main
conclusions of the study.
The fundamental role of insurance is to provide financial protection, offering a method of transferring the risk inexchange of an insurance premium. Considering that not all the risks are equal, it is natural that every insured willpay a premium or tariff corresponding with the gravity of the risk.The different charging tariffs are emphasized by the insurance portfolio heterogeneity that leads directly to antiselectionphenomenon. This basically presumes charging same tariff for the entire portfolio, meaning that the unfavorable risks are also assured (at a lower price) and as an adverse effect, it discourages insuring medium risks.The necessity of pricing for non-life insurance comes precisely in an attempt to combat the anti-selectionphenomenon by dividing the insurance portfolio in sub-portfolios based on certain influence factors. Therefore,every class will contain policyholders with identical risk profile that will pay the same reasonable premium.A usual method to calculate the premium is to combine the conditional expectation of the claim frequency withthe expected cost of claims, considering the observable risk characteristics. The process of evaluating risks in orderto determine the insurance premium is performed by the actuaries, which over time proposed and applied differentstatistical models. In this context, linear regression, used to evaluate the impact of explanatory variables on theปรากฏการณ์ที่น่าสนใจ (ศึกษาความเสี่ยง), ถูกแทนด้วย 1980 โดยการตั้งค่าทั่วไปเชิงเส้นแบบจำลอง(GLMs) GLMs ทำให้แบบจำลองพฤติกรรมไม่เชิงเส้นและไม่ใช่-Gaussian กระจายค่าคงเหลือ นี้คือมีประโยชน์มากสำหรับการวิเคราะห์ของประกันวินาศภัย ซึ่งความถี่ในการเรียกร้องและต้นทุนการเรียกร้องตามเป็น asymmetricความหนาแน่นที่ชัดเจนไม่ใช่-Gaussian GLMs พัฒนามีส่วนในการปรับปรุงคุณภาพความเสี่ยงแบบจำลองการพยากรณ์ และกระบวนการในการกำหนดภาษีศุลกากรแฟร์หรือพรีเมี่ยมที่ให้ลักษณะของความเสี่ยงวัตถุประสงค์หลักของเอกสารนี้จะใช้รุ่น GLM เพื่อประเมินค่าจ้างพิเศษที่ใช้กับแต่ละผู้เอาประกันภัยในลักษณะเป็นธรรม และสมเหตุสมผล ในวัตถุประสงค์นี้ กระดาษจัดโครงสร้างดังนี้ ย่อการนำเสนอ 2 ส่วนการทบทวนวรรณกรรมเกี่ยวกับวิธีของ GLMs ในการกำหนดราคาประกันชีวิต หมวดที่ 3 อธิบายการmethodological กรอบที่ใช้ในเอกสารนี้ วิธีการประเมินการวิเคราะห์แต่ละ subsection นี้ความถี่และค่าสินไหมทดแทน นำไปสู่รูปแบบการคำนวณของพรีเมี่ยมแท้ 4 ส่วนคือทุ่มเทเพื่อการศึกษาใช้เพื่อเน้นการระบุปัจจัยเสี่ยงที่ทำให้การแบ่งสาขาการประกันภัยรถยนต์ผลงานประกันในอัตราค่าเรียนและวิธีการขอรับเบี้ยบริสุทธิ์สอดคล้อง ส่วน 5 แสดงหลักการบทสรุปของการศึกษา
การแปล กรุณารอสักครู่..