Generalised Additive Modelling of Auto Insurance Data with Territory Design: A Rate Regulation Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Pricing using a Generalised Linear Model is the gold standard in the auto insurance industry and rate regulation. Generalised Additive Model applications in insurance pricing are receiving increasing attention from academic researchers and actuarial pricing professionals. The actuarial practice has constantly shown evidence of significantly different premium rates among the different rating territories. In this work, we build predictive models for claim frequency and severity using the synthetic Usage Based Insurance (UBI) dataset variables. First, we conduct territorial clustering based on each location’s claim counts and amounts by grouping those locations into a smaller set, defined as a cluster for rating purposes. After clustering, we incorporate these clusters into our predictive model to determine the risk relativity for each factor level. Through predictive modelling, we have successfully identified key factors that may be helpful for the rate regulation of UBI. Our work aims to fill the gap between individual-level pricing and rate regulation using the UBI database and provides insights on consistency in using traditional rating variables for UBI pricing. Our main contribution is to outline how GAM can address a more complicated functionality of risk factors and the interactions among them. We also contribute to demonstrating the territory clustering problem in UBI to construct the rating territories for pricing and rate regulation. We find that relativity for high annual mileage driven is almost three times that associated with low annual mileage level, which implies its importance in premium calculation. Overall, we provide insights into how UBI can be regulated through traditional pricing factors, additional factors from UBI datasets and rating territories derived from basic rating units and the driver’s location.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».