定价模型的检验:提升图、双提升图、洛伦兹曲线和基尼系数

新的定价模型比现在的好吗?它能不能把高风险和低风险分开,按预测分组以后实际和预测对得上吗?

SOA PACAS 5CAS MAS-IIFoA SP8
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04出处和说明

公式从哪里来,有什么限制

列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。

参考

  • Goldburd、Khare、Tevet:GLMs for Insurance Rating(CAS Monograph 5)第 7 章 Model validation:lift、double lift、Lorenz、Gini
  • Frees、Meyers、Cummings (2011) Summarizing insurance scores using a Gini index

这个方法算什么

在测试集上比较两个定价模型:按预测分组的提升图和实际/预期,按两个模型预测之比分组的双提升图,洛伦兹曲线和基尼系数,以及以模型 B 为现行费率的有序洛伦兹曲线。车险演示数据另给按设定真值算的基尼系数作上限参考。

说明和限制

  • 分组按风险暴露大致相等切分。提升图里预测先整体缩放到和实际合计相同,只比较形状(相对水平),不比较总的水平。
  • 基尼系数衡量的是排序能力:按预测从低到高排,累计赔款占比落后于累计风险暴露占比越多,基尼系数越大。它不看预测的水平,水平看实际/预期。
  • 有序洛伦兹曲线(Frees 等 2011):按模型 A 对 B 的费率比排序,x 是累计的 B 的保费占比。基尼系数大于 0 表示 A 能找出 B 定价过高或过低的保单。
  • 演示数据的测试集只有 6,000 张保单、几百次出险,单个分组的波动不小。

数据

看参数里选的数据:选平台的数据集时是真实数据或公开样例,填自己的数时只用输入的数。上面运行的输出里写明这一次用的是哪种。

开源库和版本

  • tweedie0.0.9BSD费率厘定:Tweedie 分布的密度和似然
  • numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算

05同族的方法

广义线性模型,还有 21 个方法

同一个方法族里的其他方法。在智能体里,用一句话就能调用这些方法。

在智能体里这样问“新的定价模型比现在的好吗?它能不能把高风险和低风险分开,按预测分组以后实际和预测对得上吗?”