Applications of Population Sampling to Ratemaking and Reserving in General Insurance
Notice bibliographique
Résumé
Insurance ratemaking and reserving are critical to the financial stability of insurers, ensuring that premiums accurately reflect policyholder risk while maintaining sufficient reserves for future claims. Traditionally, these processes have relied on simplistic basic methods—such as experience rating tables and development factor techniques—that struggle to address the complexities of modern insurance markets. The increasing availability of granular, high-dimensional data demands more advanced statistical methodologies that enhance predictive accuracy while overcoming significant computational challenges. This thesis makes three major contributions by introducing population sampling—a powerful yet underutilized statistical methodology in actuarial science—to address key methodological, computational, and predictive challenges in ratemaking and reserving. The first contribution develops a scalable Bayesian experience rating framework for large, heterogeneous non-life insurance portfolios. It introduces a likelihood-based summary statistic that integrates policyholder heterogeneity—arising from individual attributes and claim history—into a single quantity. This statistic is shown to possess properties similar to sufficient statistics. By combining population sampling with surrogate modelling and this summary statistic, the approach drastically reduces the computational burden of Bayesian premium estimation while preserving accuracy. The methodology is validated with an European auto insurance data. The second contribution reconceptualizes claim reserving (RBNS and IBNR) as a population sampling problem, offering a paradigm shift in reserve estimation and integrating it with broader statistical foundations. This leads to the development of an inverse probability weighting estimator, which corrects for policyholder heterogeneity within the Chain-Ladder framework, modernizing this classic technique. The third contribution extends this perspective, introducing a framework for claim reserving built on population sampling. It proposes an augmented inverse probability weighting estimator, unifying aggregate and individual models, and bridging the gap between these two reserving approaches. This enables highly granular reserve estimation while addressing sampling bias from incomplete claims data, improving predictive accuracy and actuarial robustness. Effectiveness is demonstrated using real data from European and Canadian markets. By leveraging population sampling, this thesis establishes new statistical tools for ratemaking and reserving, bridging actuarial practice with modern data-driven approaches. These advancements enhance computational efficiency and predictive precision, providing a rigorous foundation for the future of actuarial modelling.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».