Public-Private Programs for Covering Extreme Events: The Impact of Information Distribution on Risk-Sharing
Notice bibliographique
Résumé
Recent extreme events have significantly raised the question of the role of public and private sectors in providing adequate financial protection to victims. Developing publicprivate insurance programs could constitute one of the most appealing ways to solve the problem of financing the consequences of those large-scale catastrophes. However, catastrophic risks present very specific characteristics which challenge any traditional economic approaches to analyzing them. Further, the government may have better information about the risk than insurers (e.g., national security). Currently, little has been done in the economic literature to better understand how this assumption impacts on how risks are shared between all stakeholders in such partnerships.This paper analyzes policy issues related to risk/information sharing between insurers and a dedicated State-backed governmental reinsurer, who are part of a national partnership program. The government develops a mandatory coverage against catastrophic risks and decides the level of premiums levied against the insureds. Using a game-theoretical approach, we show that a government can act to induce private insurers in the country to participate in the partnership instead of leaving the market. By modulating its premium policy, the government can also led them to adopt two different strategies: (1) behave as a simple financial intermediary between the insured and the public reinsurer so that the latter supports the largest portion of the risks or (2) conserve the largest part of risks to benefit from market conditions created by the government seeking to avoid its intervention ex post to bail out the public reinsurer. The paper also discusses the impacts of government information-sharing strategies on the game equilibrium. Illustrations are provided for natural hazards and terrorism risk.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».