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A Posteriori Risk Classification and Ratemaking with Random Effects in the Mixture-of-Experts Model

Spark C. Tseung · Ian Weng Chan · Tsz Chai Fung · Andrei L. Badescu · X. Sheldon Lin首次提交 2022-09-30 · 修订 2022-09-30 · v1arXiv预印本

含随机效应的专家混合模型：事后风险分类与保险费率制定AI 解读

A well-designed framework for risk classification and ratemaking in automobile insurance is key to insurers' profitability and risk management, while also ensuring that policyholders are charged a fair premium according to their risk profile. In this paper, we propose to adapt a flexible regression model, called the Mixed LRMoE, to the problem of a posteriori risk classification and ratemaking, where policyholder-level random effects are incorporated to better infer their…

微观 · 面板数据贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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