Econometrics of insurance with multidimensional types
多维类型保险模型的计量分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究保险私人信息模型的结构识别，并明确使用投保人对有限保障方案的离散选择。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多维类型保险模型的计量分析
- 研究问题
- 当投保人同时掌握风险与风险厌恶的私人信息，却只能选择有限种保障时，如何识别并估计这两种类型的联合分布？
- 方法与思路
- 作者结合索赔次数、排除限制与完全支持假设识别类型分布，在允许随机损失和多次索赔的模型中结合非参数估计与 GMM。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即使有限保障选择造成类型聚集，风险与风险厌恶的联合分布仍可非参数识别，结果适用于任意竞争形式并有模拟展示。
- 阅读关注点
- 应核对排除变量与完全支持假设的具体含义、索赔次数提供的信息、不同竞争形式下的适用条件，以及两阶段估计的误差传递。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断这些识别假设在实际保险数据中是否成立，也未给出模拟设计、估计精度或推断细节。
原文摘要
In this paper, we address the identification and estimation of insurance models where insurees have private information about their risk and risk aversion. The model includes random damages and allows for several claims, while insurees choose from a finite number of coverages. We show that the joint distribution of risk and risk aversion is nonparametrically identified despite bunching due to multidimensional types and a finite number of coverages. Our identification strategy exploits the observed number of claims as well as an exclusion restriction, and a full support assumption. Furthermore, our results apply to any form of competition. We propose a novel estimation procedure combining nonparametric estimators and GMM estimation that we illustrate in a Monte Carlo study.