<tt>SPLICE:</tt>a synthetic paid loss and incurred cost experience simulator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we first introduce a simulator of cases estimates ofincurred lossescalledSPLICE(SyntheticPaidLoss andIncurredCostExperience). In three modules, case estimates are simulated in continuous time, and a record is output for each individual claim. Revisions for the case estimates are also simulated as a sequence over the lifetime of the claim in a number of different situations. Furthermore, some dependencies in relation to case estimates of incurred losses are incorporated, particularly recognising certain properties of case estimates that are found in practice. For example, the magnitude of revisions depends on ultimate claim size, as does the distribution of the revisions over time. Some of these revisions occur in response to occurrence of claim payments, and soSPLICErequires input of simulated per-claim payment histories. The claim data can be summarised by accident and payment “periods” whose duration is an arbitrary choice (e.g. month, quarter, etc.) available to the user.SPLICEis built on an existing simulator of individual claim experience calledSynthETIC(introduced in Avanziet al. 2021b,Insurance: Mathematics and Economics,100, 296–308), which offers flexible modelling of occurrence, notification, as well as the timing and magnitude of individual partialpayments. This is in contrast with theincurred losses, which constitute the additional contribution ofSPLICE. The inclusion of incurred loss estimates provides a facility that almost no other simulators do.SPLICEis is a fully documented R package that is publicly available and open source (on CRAN).SPLICE, combined withSynthETIC, provides 11 modules (occurrence, notification, etc.), any one or more of which may be re-designed according to the user’s requirements. It comes with a default version that is loosely calibrated to resemble a specific (but anonymous) Auto Bodily Injury portfolio, as well as data generation functionality that outputs alternative data sets under a range of hypothetical scenarios differing in complexity. The general structure is suitable for most lines of business, with some reparameterisation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».