Rectangularisation Issues in Health Economics & Insurance: Measures and Mitigations
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Actuaries are financial engineers who construct arrays of risk models combining mathematical techniques in order to carry out required actuarial calculations, such as reserve valuation and pricing. The main purpose is to identify some reliable models which price risk factors embedded in insurance products. Health insurance products which are very different in nature from life insurance products must be examined and priced carefully. This paper discusses predominantly two risks. Excess claims ratio and Rectangularisation risks. Background: The first author, Dr. S. Jayaprakash was responsible for Enterprise Risk Management with MetLife India. He was earlier associated with Life Insurance Corporation of India & Oracle Financial Services. Dr. P. K. Dinakar, the second author, qualified as Fellow of the Institute of Actuaries of India, was Chief Actuary of MetLife India Insurance. He was earlier associated with Life Insurance Corporation of India & Birla Sunlife. The third author, Dr. Michael Ha, FSA, MAAA, CFA, CPA (Australia), FRM, PRM, LLM, was Vice President of Strategic Business Initiatives Units at ING Life Insurance in its Taiwan operation. He started his actuarial career at MetLife, Canada. Earlier, the first and third authors worked on a research paper titled “Modeling Policyholder Behavior through Insurance Resonant Marts for Pricing Options and Guarantees” [1] which was presented at the 5th World Congress on Engineering and Technology. The seven authors decided to collaborate on the current research paper for health insurance design and financing purposes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».