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Enregistrement W2157621555 · doi:10.5194/nhess-13-2053-2013

Insuring catastrophes and the role of governments

2013· article· en· W2157621555 sur OpenAlexaff
M. Martin Boyer, Charles Nyce

Notice bibliographique

RevueNatural hazards and earth system sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinsuranceActuarial scienceGovernment (linguistics)Natural hazardProperty insuranceCover (algebra)BusinessInsurance policyMoral hazardCasualty insuranceWelfareBusiness interruption insuranceEconomic interventionismGeneral insuranceKey person insuranceEconomicsFinanceIncome protection insuranceMicroeconomicsEngineeringIncentiveGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper we model the cost of providing insurance coverage against natural and man-made hazards. We propose an insurance market model that explains (1) the use of reinsurance to help finance the cost of catastrophic events and (2) the implicit (or explicit) presence of government entities acting as (re)insurers of last resort. Using an economic model, we show how insurance programmes should be designed to cover the losses due to a possible catastrophic natural hazard. Our results show that the optimal structure of a reinsurance programme minimizes the cost of offering insurance protection. We also show how government intervention can reduce the cost of insurance against natural catastrophes and increase policyholders' welfare. Our paper therefore offers public policy implications as to the role and presence of government as an insurer of last resort and the minimum insurance premium necessary to cover the cost of catastrophic events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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