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使用分析创建评级区域

财产和伤亡风险分析的众多领域之一是根据某种风险衡量标准有效创建评级区域。在加拿大和美国,地理区域根据索赔风险分为不同的地区。例如,加拿大的邮政编码和美国邮政编码的等效邮政编码被分组为评级区域。 随着分析的使用继续采用更加科学或数学的技术,保险组织如果不尝试部署这些学科,那就是失职。 财产和伤亡风险分析的众多领域之一是根据某种风险衡量标准有效创建评级区域。在加拿大和美国,地理区域根据索赔风险分为不同的地区。例如,加拿大的邮政编码和美国邮政编码的等效邮政编码被分组为评级区域。 随着分析的使用继续采用更加科学或数学的技术,保险组织如果不尝试部署这些学科,那就是失职。然而,在采用这些规则之前,仍然需要执行开发分析解决方案的典型严格要求。这意味着在使用任何更先进的技术之前,信息或分析文件需要包含正确的数据。在正确评估风险时,任何评级评估都应反映最新信息,这是不言而喻的。在这种情况下,确定适当的后期周期对于该解决方案的开发至关重要。例如,我们是否有足够的数据来查看过去 12 个月,或者我们是否需要将时间范围扩大到 24 或 36 个月。

对于较小的组织这可能是一个重

要因素,因为分析师需要有足够的声明才能构建有效的解决方案。更多的理论上的分析主张可以转化为更稳健的模型。 做出这一决定的另一个因素可能是了解特定企业内索赔的周期性。AB 索赔通常需要 12 个月以上才能确定确切的赔付金额。如果损失成本而不是索赔频率是关键决定因素,那么在创建评 英国手机号码清单 级区域时,人们会希望考虑超过 12 个月的更长的时间框架,特别是如果 AB 是总体损失成本的重要驱动因素。这里的妥协是,我们牺牲了信息的新近性,而不是更能反映公司特定业务状况的信息。 除了在分析索赔时确定适当的后期期限之外,还需要考虑被认为与解决方案无关的信息。通常,这种所谓的“无关”信息是指被归类为灾难性的索赔。将冰雹引起的汽车索赔作为解决方案的一部分纳入其中,将引入并不能真正表明任何行为倾向的信息。相反,这些倾向完全是由于“天灾”造成的。然而,我们希望更好地理解行为倾向,更重要的是在未来的业务计划中采取行动。在预测未来的学习时,围绕行为倾向对地理区域进行分组可以产生一致性。“天灾代表了数据中的噪音或变化,在任何分析中都不应该考虑这些噪音或变化。

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因此创建此分析文件后

即可开始此练习的“分析”部分。此类文件中的信息只需包含两个信息字段,一个字段包含损失成本或损失频率,而另一字段包含特定地理区域。 一种创造性的方法是使用传统上用于开 CRB目录 发模型的技术。CHAID 代表卡方自动交互检测,代表一种构建模型的非参数方法。本质上,该解决方案是一个决策树,其中节点或分支代表由业务规则组成的段。与传统的参数化建模(例如带有变量和分配给每个变量的权重的方程(参数化方法))相比,CHAID 的分段和业务规则解决方案(非参数化)代表了模型解决方案。节点或段可以从最高丢失率节点到最低丢失率节点顺序排列,并且可以以这种方式选择策略。不过,在大多数情况下,节点数量会超过 4 个,这样可以更细粒度地选择策略。 然而,CHAID 的一项真正显着优势是其数据探索能力。通过 CHAID,某些字符类型变量可以根据某些目标函数分组为有意义的段。

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