A changing climate for actuarial science
Notice bibliographique
Résumé
To support the development and creation of innovative methods integrating climate-related risks, the Annals of Actuarial Science (AAS) launched a special issue entitled "Managing Climaterelated Risks."Four papers have been accepted as part of the special issue.Jessup et al. (2023) argue that the use of model combination techniques is necessary when assessing the economic risks associated with extreme weather events.They consider various model combination methods, including inverse distance weighting, non-parametric calibration, and Bayesian model averaging, with a goal to investigate the impact of such methods on the resulting areal reduction factor (ARF) calculation.Their case study reveals that different methods lead to significantly different estimates of ARF curves, thereby suggesting that using a single model combination method may lead to overconfidence about projections.Kiesel and Stahl (2023) propose a model to capture deep uncertainty, non-linearity, and cascading effects in climate risk.They argue that their proposed model in a wide sense provides the right structures that allow one to relate climate risk to the volatilities, uncertainties, complexities, and ambiguities approach for risk management purposes.They further argue that the framework they provided is in line with the three-pillar approach of Solvency II and fits smoothly to a hybrid approach of micro-and macro-prudential supervision.Zou et al. (2023) consider a weather index insurance product for soybean producers.They separate the entire vegetation cycle into four phases and propose a phase-division contract that is hypothesized to yield better hedge effectiveness compared to one without any phase division.Furthermore, they argue that the division of growth cycle may also support managerial decisions, such as the timing of irrigation measures.From a modeling perspective, they suggest a generalized additive model with P-splines box product smoothers for estimating conditional yield loss functions.Their empirical work that is based on soybean production in Illinois supports the proposed phase-division contract.
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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 | 0,026 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».