Insurance risk assessment in the face of climate change: Integrating data science and statistics
Notice bibliographique
Résumé
Local extreme weather events cause more insurance losses overall than large natural disasters. The evidence is provided by long‐term observations of weather and insurance records that are also a foundation for the majority of insurance products covering weather related damages. The insurers around the world are concerned, however, that the past records used to assess and price the risks underestimate the risk and incurred losses in recent years. The growing insurance risks are largely attributed to climate change that brings increasingly more alterations and permanent impact on all aspects of human life and welfare. From floods to hail to excessive wind, adverse atmospheric events are a poignant reminder of how vulnerable our society is across a broad range of threats posed by environmental extremes. Indeed, as climate change effects become more pronounced, we face a new era of risk with increasing weather related damages and losses. This in turn, coupled with challenges of massive climatic data, requires developing innovative analytic approaches that transcend traditional disciplinary boundaries of statistical, actuarial and environmental sciences. Nevertheless, the multidisciplinary nature of climate risk assessment and its impact on insurance is often overlooked and neglected. We highlight the most recent developments and interdisciplinary perspectives on diverse statistical and machine learning methodology for modeling and assessing climate risk in agricultural and home insurances, with a particular focus on noncatastrophic events. This article is categorized under: Applications of Computational Statistics > Computational Climate Change and Numerical Weather Forecasting Statistical and Graphical Methods of Data Analysis > Multivariate Analysis Data: Types and Structure > Massive Data
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».