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Enregistrement W1483926890

Commentary on "Should the government provide insurance for catastrophes?"

2006· article· en· W1483926890 sur OpenAlexvenueno aff
Dwight M. Jaffee

Notice bibliographique

RevueCanadian parliamentary review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)PortfolioActuarial scienceEconomicsReinsuranceCapital requirementBusinessFinancial economicsMicroeconomicsIncentive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

insurance liabilities and the stochastic processes generating losses. It is assumed the insurer collects premiums at the beginning of the period equal to the expected loss. Capital is therefore required to cover the actual losses in excess of the expected value. The computations are basically applications of the law of large numbers and the central limit theorem. Cummins assumes a normal distribution, although he properly states that comparable results are available for a wider range of distributions. Cummins shows that, when the risks are identically and independently distributed (i.i.d.), the required capital per policy approaches zero as the number of individual policies approaches infinity. In contrast, when the risks are correlated, some amount of capital is required even in the limit as the number of risks approaches infinity. Cummins reasonably interprets this as meaning that catastrophic risks, which sensibly imply correlated risks, require more capital than do independent risks. I think it important to add that fat-tailed distributions raise an even more distinctive issue, which may help explain why most catastrophe insurance lines are generally not offered by private insurers. A key property of fat-tailed distributions is that the benefits of diversification may not arise. For example, let an insurer start with a portfolio consisting of just one catastrophic risk, say risk A. Now suppose the insurer decides to diversify by creating a portfolio with one-half risk A and one-half risk B. Remarkably, the risk exposure of the portfolio may actually rise, contrary to the normal case of diversification benefits. The intuAGENDA F irst, the conference planners must be complemented for their foresight to put catastrophe insurance on the agenda for this conference, long before Hurricane Katrina crashed into New Orleans. As Katrina illustrates, the problems affecting catastrophe insurance in the United States are taking on, well, catastrophic proportions. Major changes are required in how the government intervenes in each of the major catastrophic risks—earthquakes, floods, hurricanes, and terrorism. Turning to the task at hand, it is always a pleasure and enlightening to read a paper by David Cummins (2006). This one is no exception. My comments follow the lines of David’s paper, taking up these topics in turn:

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0870,067
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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