2005 Fiscal Year Annual Research Report
リスク細分型保険のためのロバスト回帰分析に関する研究
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16700258
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
竹内 一郎 三重大学, 工学部, 助手 (40335146)
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| Keywords | リスク細分型損害保険 / 条件付確率密度推定 / 回帰分析 / ロバスト統計 / 分位点回帰分析 / 二次計画問題 / パラメトリック計画問題 / カーネル法 |
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| Research Abstract |
1998年の保険料自由化以来,顧客のリスクを細分化した「リスク細分型保険」市場が拡大している.リスク細分化により保険料設定のための統計モデルは複雑化し,理論/実践の両面から研究が必要となっている.本研究ではリスク細分型保険料設定問題を回帰分析の枠組で捉え,その統計モデルと推定量に関する考察を行った.
保険料は純保険料と付加保険料から構成される.本研究では純保険料の推定問題を対象とした.純保険料の推定は,さらに,支払頻度と支払金額の推定にわかれるが,本年度の研究では特に後者を対象とした.保険商品の設計には支払金額分布の平均や標準偏差などの続計量が必要なだけでなく,その確率分布そのものを推定することが望まれる.確率分布を推定することにより,免責金額の設定やマーケティング戦略の立案などより細かな商品設計が可能となる.これまでの研究により保険金額の確率密度分布はさまざまなリスクファクターに依存することが確認されているため,本年度の研究ではリスクファクターを条件とする条件付確率密度推定の研究を行った.
リスク細分型保険ではリスクファクターの種類が多く高次元となる.このため,カーネル密度推定のような従来の密度推定方法でなく,分位点回帰分析を用いたアプローチを考察した.分位点回帰分析とは,条件付分位点関数をL1回帰分析の拡張により推定する方法であるが,これを0.01,0.02,...,0.99分位点と細かく推定することにより,条件付確率密度分布を近似することを可能とした.これら多くの推定を行うには莫大な計算コストがかかるが,パラメトリック2次計画法を用いた高速な数値計算アルゴリズムを開発することによりこれを可能とした.本研究の成果を2つの国内学会にて発表した.
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Research Products
(1 results)
