保険料率の決定に使用される統計

統計は多くの種類のビジネスで重要ですが、保険業界にとっては特に重要です。統計は、被保険者が保険会社にどのようなリスクをもたらすのか、どの程度の割合の保険が支払われる可能性があるのか、および会社が請求で支払うことができる金額を決定するために使用されます。

アクチュアリー

アクチュアリーは、投資戦略と統計的ツールの訓練を受けた人です。保険分野では多種多様な商品があるため、アクチュアリーは保険への投資戦略を知る必要があります。例えば、アクチュアリーが生命保険の傘下で年金や退職金を扱っているとします。アクチュアリーは、確率と統計について十分な知識を持っていることを証明するために、ほとんどすべての国で厳しい試験に合格する必要があります。

決定を下す

統計学は厳密な科学ではありません。アクチュアリーは統計データを見て、そのデータが彼らに伝えていることを最もよく推測します。意思決定の準備をするために、アクチュアリーは意思決定理論、ゲーム理論を含む数学と統計のサブセットを研究します。ゲーム理論は、アクチュアリーが人がしそうなこととその理由を理解するのを助けます。例えば、自動車保険の保険契約者が借金をした場合、彼は自分の車にお金を稼ぐとの虚偽の請求をする可能性が高くなります。この種の人間の行動に関する明確な数字はありません。特定のリスクに対してより高い保険料を請求するという決定は、彼の知識ベースに基づいてアクチュアリーによって行われます。

損失分布

損失分布は、アクチュアリーに一定期間にわたる請求の振る舞いの様子を知らせたり、請求のカテゴリーが互いにどのように積み重なったりするかを示すことができます。例えば、アクチュアリーはヒストグラム、カテゴリーを比較する一種の棒グラフを作るかもしれません。棒グラフは、生命保険の保険金請求が年齢層にどのように関連しているかを示す場合があります。アクチュアリーは傾向を見て、特定の年齢層のより高い保険料が正当化されるかどうかを確かめることができるでしょう。

線形モデル

線形モデルは、あるカテゴリまたは項目が別のカテゴリまたは項目に関連しているかどうかを確認するために使用できます。線形モデルの例としては、線形回帰があります。データポイントがグラフ上にプロットされ、それらが線形関係にあるかどうかを確認します。つまり、データを表すために直線を使用できます。直線を引くことができる場合、これは2つのカテゴリ間に関係があることを示します。線形モデルを使用して、年齢、性別、給与などの特性がクレームサイズとどの程度関連するかについての情報を見つけることができます。