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
Englisch

Erschienen in
Series: Technical Report ; No. 2004,16

Thema
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
Geistige Schöpfung
(wer)
Christmann, Andreas
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
(wo)
Dortmund
(wann)
2004

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:42 MEZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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

Ähnliche Objekte (12)