THE DESIGN OF AN OPTIMAL RETROSPECTIVE RATING PLAN
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A retrospective rating plan, whose insurance premium depends upon an insured's actual loss during the policy period, is a special insurance agreement widely used in liability insurance. In this paper, the design of an optimal retrospective rating plan is analyzed from the perspective of the insured who seeks to minimize its risk exposure in the sense of convex order. In order to reduce the moral hazard, we assume that both the insured and the insurer are obligated to pay more for a larger realization of the loss. Under the further assumptions that the minimum premium is zero, the maximum premium is proportional to the expected indemnity, and the basic premium is the only free parameter in the formula for retrospective premium given by Meyers (2004) and that the basic premium is determined in such a way that the expected retrospective premium equates to the expected indemnity with a positive safety loading, we formally establish the relationship that the insured will suffer more risk for a larger loss conversion factor or a higher maximum premium. These findings suggest that the insured prefers an insurance policy with the expected value premium principle, which is a special retrospective premium principle with zero loss conversion factor. In addition, we show that any admissible retrospective rating plan is dominated by a stop-loss insurance policy. Finally, the optimal retention of a stop-loss insurance is derived numerically under the criterion of minimizing the risk-adjusted value of the insured's liability where the liability valuation is carried out using the cost-of-capital approach based on the conditional value at risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».