Actuarial study and statistical analysis of extreme wildfire insurance claims
Notice bibliographique
Résumé
The wildfire season of 2023 was one of the most devastating in Canadian history and caused significant losses to the insurance industry. This study focuses on the large wildfire losses exceeding CAD 25 million in the last 16 years (2008-2023). For severity analysis, mainly due to the largest amount of wildfire losses reaching CAD 4 billion, heavy-tail distributions have been applied to find the best fit for the loss claims history. We also estimate loss amounts in different return periods. Traditional actuarial ratemaking methods in non-life insurance are based on the assumption of the absence of correlation between the frequency and severity of claims. In this thesis, for frequency analysis, logistic regression is used to investigate the relationship between the maximum temperature and the probability of extreme wildfire losses. Consistent with common sense, the probability of a large wildfire occurring is found to increase with increasing temperature. According to the requirements of Solvency II, we derive the 99.5% confidence interval for the claim frequency. Overall, there are not many published papers and available data on Canadian wildfire insurance losses. Therefore, this thesis lists some possible research directions in property and casualty insurance, reinsurance, and life insurance in the future research directions section.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».