Insurance: an R-Program to Model Insurance Data

Arbeitspapier

Data sets from car insurance companies often have a high-dimensional complex dependency structure. The use of classical statistical methods such as generalized linear models or Tweedie?s compound Poisson model can yield problems in this case. Christmann (2004) proposed a general approach to model the pure premium by exploiting characteristic features of such data sets. In this paper we describe a program to use this approach based on a combination of multinomial logistic regression and [epsilon]-support vector regression from modern statistical machine learning.

Angaben zum Objekt

• Sprache: Englisch

Verweise und Beziehungen

• Erschienen in: Series: Technical Report ; No. 2004,49

Klassifikation und Themen

• Thema: Claim size ; insurance tariff ; logistic regression ; statistical machine learning ; support vector regression ; Versicherungstechnik ; Versicherungsschaden ; Statistik ; Data Mining ; Regression ; Kraftfahrtversicherung

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Geistige Schöpfung
• (wer): Marin-Galiano, Marcos ; Christmann, Andreas
• Ereignis: Veröffentlichung
• (wer): Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
• (wo): Dortmund
• (wann): 2004

Weitere Informationen

• Handle: http://hdl.handle.net/10419/22562
• Letzte Aktualisierung: 10.03.2025, 11:44 MEZ