Comprehensive Risk Assessment and Underwriting Investment Decision-Making Based on the EWM-TOPSIS Method
Notice bibliographique
Résumé
The escalating frequency of extreme weather events poses a critical challenge for both property owners and insurers. Not only is property insurance becoming more costly, but it is also increasingly difficult to obtain. This article discusses how the best construction of the property insurance system to solve the profit crisis of the insurance company, The first task is to evaluate the serious weather in the area. Through search for related documents, the article determines the five remarkable features that describe serious weather events (temperature, precipitation, carbon dioxide concentration, humidity, air pressure), and then establish a risk evaluation system. In response to these indicators, use the EWM-TOPSIS method to evaluate 20 regions. The results of the K-MEANS cluster analysis are used to divide these areas into three categories: high risk, medium risk and low risk. By calculating the mathematical expectation of the insurance profit, it is expected to determine whether the area is worth investing, and put forward insurance pricing strategies in different risk areas, and develop insurance pricing models in different risk areas. Finally, two regions that have undergone two major weather events on different continents (Toronto in Canada and Queensland in Australia) use models to prove the feasibility of investment. The article also proposes that insurance owners can take some measures to affect the decision -making of insurance. Overall, through this model, it can help determine the areas that are most suitable for investment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».