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Enregistrement W7095922981

Study Note on the Actuarial Evaluation of Premium Liabilities Prepared by:

2013· article· en· W7095922981 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuaryCurrent liabilityContingent liabilityLiabilityInsurance policyConstructiveIndemnity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, appointed actuaries are required to opine on the adequacy of the policy liabilities for property-casualty insurers. Policy liabilities include both claims and premium liabilities. Several papers have been written and actuarial techniques have been developed to estimate claims liabilities. Premium liabilities, however, have received little, virtually no attention in the actuarial literature. To date, we believe that only Canadian actuaries have been evaluating these liabilities. However, other countries are following that lead. We understand that in some states, regulators will soon require actuarial opinions on the adequacy of unearned premiums for policies with terms exceeding twelve months. The evaluation of premium liabilities consists of examining all related assets and liabilities to ensure that the anticipated net costs to discharge an insurer's obligations with respect to its insurance and reinsurance contracts, except its claim liabilities, are provided for. This paper intends to provide the practicing actuary with some guidelines on the evaluation of the premium liabilities. We will review the individual components of the premium liabilities and the related regulatory requirements and CIA recommendations. Finally, we will present an actuarial approach to evaluate the equity in the unearned premium, the unearned premium deficiency and the deferred policy acquisition expenses. Acknowledgement The authors would like to express their gratitude to Jean-Luc Allard, Richard Belleau, Jean Côté, Bernard Dupont and Betty-Jo Hill for their thorough review and constructive comments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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