Robust Regression Methods for Insurance Risk Classification

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2010, 2010

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Risk classification is an important actuarial process for Insurance companies. It allows for the underwriting of the best risks, through an appropriate choice of classification variables, and helps set fair premiums in rate-making. Currently, insurance companies mainly use ad-hoc methods for risk classification, more often based on the type of expenses covered than on the distribution of the corresponding losses. The selection of classification variables is also, in general, based on rate-making variables rather than on an optimal choice criteria based on statistical methods. It is known that logistic regression is among the many sophisticated statistical methods used by the banking industry in order to select credit rating variables. Extending the method to insurance risks seems only natural. Insurance risks are not usually classified in only two categories, good and bad, as can be the case in credit rating, but in a larger number of classes. Here we consider the generalization of the model to extend the use of logistic regression to insurance risk classification. 116 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783838399287

Título
Robust Regression Methods for Insurance Risk Classification
Autor
Esteban Flores
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3838399285
ISBN 13
9783838399287
Peso del artículo
191 gramos
Dimensiones
220x150x7 mm

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