Defining Geographical Rating Territories in Auto Insurance Regulation by Spatially Constrained Clustering
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Territory design and analysis using geographical loss cost are a key aspect in auto insurance rate regulation. The major objective of this work is to study the design of geographical rating territories by maximizing the within-group homogeneity, as well as maximizing the among-group heterogeneity from statistical perspectives, while maximizing the actuarial equity of pure premium, as required by insurance regulation. To achieve this goal, the spatially-constrained clustering of industry level loss cost was investigated. Within this study, in order to meet the contiguity, which is a legal requirement on the design of geographical rating territories, a clustering approach based on Delaunay triangulation is proposed. Furthermore, an entropy-based approach was introduced to quantify the homogeneity of clusters, while both the elbow method and the gap statistic are used to determine the initial number of clusters. This study illustrated the usefulness of the spatially-constrained clustering approach in defining geographical rating territories for insurance rate regulation purposes. The significance of this work is to provide a new solution for better designing geographical rating territories. The proposed method can be useful for other demographical data analysis because of the similar nature of the spatial constraint.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle