Dynamic optimization of multi-layered reinsurance treaties
Notice bibliographique
Résumé
Risk hedging strategies are at the heart of financial risk management. As with many financial institutions, insurance companies try to hedge their risk against potentially large losses, such as those associated with natural catastrophes. Much of this hedging is facilitated by engaging in risk transfer contracts with the global reinsurance market. Devising an effective hedging strategy depends on careful data analysis and optimization. In this paper, we study from the perspective of an insurance company the Dynamic Reinsurance Optimization problem in which given a set of expected loss distributions (the result of running a Catastrophic Loss Model), a model of reinsurance market costs, and some general financial terms, our task is to evolve a set of complex multi-layered reinsurance contracts that define a Pareto frontier quantifying the best available tradeoffs between expected risk and returns for the insurer. Our approach to this reinsurance contract optimization problem is three fold. Firstly, we apply the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) meta-heuristic to guide the multi-objective search process. Secondly, we exploit equation reordering to minimize computation, aggressively pre-computation/caching methods, and discretization to efficiently evaluate individual solutions. Lastly, we apply High Performance Computing (HPC) techniques including shared memory parallelization, vectorization and data prefetching to accelerate the search process. As a result, our prototype Dynamic Reinsurance Optimizer is able to solve industrial sized problems on a single multi-core server in about 2 minutes for 7 layers and 4 minutes for 15 layers per run.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».