MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400264711 · doi:10.1007/s11156-024-01314-z

How do underwriting and investment activities affect P&C insurers’ capital adjustments? Evidence from Canada

2024· article· en· W4400264711 sur OpenAlexaffabout
Alaa Guidara, Van Son Lai, Min‐Teh Yu, Yang Zhao

Notice bibliographique

RevueReview of Quantitative Finance and Accounting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensUniversité LavalRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwritingCorporate financeReinsuranceBusinessEquity (law)Monetary economicsEquity capitalCapital (architecture)Investment (military)EconomicsFinanceCapital marketActuarial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using a sample of 83 Canadian property-casualty insurance companies from 1996 to 2010, we examine the impact of underwriting and investment choices on the insurers’ capital level and adjustment speed. An aggressive investment policy (risky equity investments) and a heavy reliance on reinsurance underwriting activities have the opposite effect on insurers’ capital level, though both lead to a slower capital adjustment speed. Meanwhile, insurers reshuffling their underwriting and investments significantly change their capital. With an integrated framework that considers underwriting cycles and regulatory pressure, insurers are slower in their capital adjustments in hard markets of the underwriting cycle, and higher regulatory pressure for an insurer moderates the positive relationship between capital level and adjustment speed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Quantitative Finance and AccountingMême sujetInsurance and Financial Risk ManagementTravaux en français237 207