Arbeitspapier
On a strategy to develop robust and simple tariffs from motor vehicle insurance data
The goals of this paper are twofold: we describe common features in data sets from motor vehicle insurance companies and we investigate a general strategy which exploits the knowledge of such features. The results of the strategy are a basis to develop insurance tariffs. The strategy is applied to a data set from motor vehicle insurance companies. We use a nonparametric approach based on a combination of kernel logistic regression and ¡support vector regression.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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Series: Technical Report ; No. 2004,16
- Thema
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Classification
Data Mining
Insurance tariffs
Kernel logistic regression
Machine learning
Regression
Robustness
Simplicity
Support Vector Machine
Support Vector Regression
Kraftfahrtversicherung
Versicherungsprämie
Regression
Theorie
Data Mining
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Christmann, Andreas
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
- (wo)
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Dortmund
- (wann)
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2004
- Handle
- Letzte Aktualisierung
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10.03.2025, 11:42 MEZ
Datenpartner
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Christmann, Andreas
- Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
Entstanden
- 2004