Intelligent Decision Support in Proportional–Stop-Loss Reinsurance Using Multiple Attribute Decision-Making (MADM)
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the possibility of incorporating intelligent decision support systems into reinsurance decision-making. This involves the insurance company and the reinsurance company, and is negotiated through reinsurance intermediaries. The article proposes a decision flow to model the reinsurance design and selection process. This article focuses on adopting more than one optimality criteria under a more generic combinational design of commonly used reinsurance products, i.e., proportional reinsurance and stop-loss reinsurance. In terms of methodology, the significant contribution of the study the incorporation of the well-established decision analysis tool multiple-attribute decision-making (MADM) into the modelling of reinsurance selection. To illustrate the feasibility of incorporating intelligent decision supporting systems in the reinsurance market, the study includes a numerical case study using the simulation software @Risk in modeling insurance claims, as well as programming in MATLAB to realize MADM. A list of managerial implications could be drawn from the case study results. Most importantly, when choosing the most appropriate type of reinsurance, insurance companies should base their decisions on multiple measurements instead of single-criteria decision-making models so that their decisions may be more robust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».