概要

Unbiasedness, auto-calibration and the balance property are three important features that insurance pricing algorithms should satisfy. Unbiasedness is a global property that describes price levels on average across the entire insurance portfolio. Auto-calibration is a local unbiasedness property that describes price levels on average on price cohorts. The balance property is a global property that describes price levels point-wise (in an almost sure sense). This presentation focuses on the balance property. It is the easiest of the three to verify and to rectify, and it has a nice interpretation in terms of an allocation of the totally observed claims cost. We provide different methods of rectifying the balance property, and we discuss how these methods impact prediction accuracy. We find that there is not one method that is generally better than the others, thus, the chosen optimal method is a case by case choice.

（参考訳）保険の価格設定アルゴリズムが満たすべき重要な特徴として、不偏性、自動較正、バランス特性の3つがある。 不偏性は、保険ポートフォリオ全体平均での価格水準に関するグローバルな特性である。 自動較正は、価格コホート平均での価格水準に関するローカルな不偏性である。 バランス特性は、（ほとんど確実にという意味での）各点での価格水準に関するグローバルな特性である。 このプレゼンテーションでは、バランス特性に焦点を当てる。 バランス特性は、3つの中で最も検証と是正が容易であり、完全に観察されたクレームコストの配分という観点での興味深い解釈を持っている。 バランス特性を実現するためのさまざまな方法を提供し、これらの方法が予測精度にどのように影響するかを議論する。 他の方法よりも普遍的に優れている方法はないことが分かっており、最適な方法の選択はケースバイケースで行われる。

なお、講演者のWüthrich氏は、機械学習手法のアクチュアリー実務への応用についても多くの論文を発表されており、最近公表された同名の論文では、GLMやニューラルネットワークにおいて、バランス特性を実現する方法が提案されています。

The Balance Property in Insurance Pricing （論文）

※ 本講演会は、早稲田理工学術院 応用数理学科の主催です（参加無料）。

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