Evolutionary game dynamics of index insurance with refund or non-refund risk sharing mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Index insurance, by utilizing preset indices, effectively mitigates the moral hazards and adverse selection inherent in traditional insurance. Yet, the mismatch between these indices and actual losses, known as basis risk, severely hinders its broader adoption. The existing study has proposed a risk sharing mechanism, in which individuals who have not suffered losses but have received compensation assist those who have suffered losses but have not received compensation. Nonetheless, due to individual profit-seeking behavior, this mechanism is difficult to implement in practice. In this study, we construct a threshold-discounted index insurance game model including new risk sharing mechanisms. In the model, individuals purchasing index insurance are required to contribute to a risk sharing pool to compensate those facing basis risk. We analyze two mechanisms for handling the funds: a refund mechanism and a non-refund mechanism, depending on whether the funds are returned to the policyholders when no basis risk occurs. We find that low basis risk remains key for the sale of index insurance under both mechanisms. Moreover, with an appropriate risk sharing ratio, the introduction of a risk sharing pool significantly increases the adoption of index insurance. The refund mechanism, with its stronger risk sharing capability, proves more popular. Additionally, larger group sizes or lower collective thresholds can enhance the stability and aid capacity of the risk sharing pool, thereby further increasing adoption rates. Finally, insurance companies should accurately assess the risk aversion level of the population, as it is also a key factor affecting insurance sales.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».