Deductible Contracts Against Fraudulent Claims: Evidence from Automobile Insurance
Notice bibliographique
Résumé
Insurance fraud is now recognized as a significant resource allocation problem in many markets. The object of this study is to verify how straight deductible contracts may affect the equilibrium level of falsification in automobile insurance. This type of contract is observed in many markets, even if it is not optimal under costly state falsification. A higher deductible may create incentives to fraud or cheat, particularly when the insured anticipates that the claim has a small probability of being audited. To verify this proposition, we estimate a loss equation for which one of the determinants is the amount of the deductible, using a data set of claims filed for damages following an automobile accident with 20 insurance companies in Quebec in 1992. Since we only have access to reported losses, a higher deductible also implies a lower probability of reporting small losses. In order to isolate the fraud effect related to the presence of a deductible in the contract, we jointly estimate a loss equation and a threshold equation. The threshold is the amount over which an insured decides to report a given loss. It can be interpreted as a personal deductible and it is not observable. Our results indicate, among other things, that with an appropriate correction for selectivity, the amount of the deductible is a significant determinant of the reported loss, at least when no other vehicle is involved in the accident; in other words, when the presence of witnesses is less likely.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».