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Enregistrement W2246657697 · doi:10.1111/jori.12030

Testing for Asymmetric Information Using “Unused Observables” in Insurance Markets: Evidence from the U.K. Annuity Market

2014· article· en· W2246657697 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Risk & Insurance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesTeachers Insurance and Annuity Association - College Retirement Equities Fund
Mots-clésAnnuityActuarial sciencePrivate information retrievalInsurance policyBusinessAuto insurance risk selectionEconomicsKey person insuranceFinanceLife annuityPension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article tests for asymmetric information in the U.K. annuity market of the 1990s by trying to identify “unused observables,” attributes of individual insurance buyers that are correlated both with subsequent claims experience and with insurance demand but that insurance companies did not use to set insurance prices. Unlike the widely used positive correlation test for asymmetric information, which searches for a positive correlation between insurance demand and risk experience, the unused observables test is not confounded by heterogeneity in individual preference parameters that may affect insurance demand. We identify residential location as an unused observable in the U.K. annuity market of this period. Even though residential location was observed by all market participants, the decision not to condition prices on it created the same types of market inefficiencies that arise when annuity buyers have private information about mortality risk. Our findings raise questions about how insurance companies select the set of buyer attributes that they use in setting policy prices. In the decade following the period that we study, U.K. insurance companies changed their pricing practices and began to condition annuity prices on a buyer's postcode.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,196 · 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