Skip to main content

Cecilia Söderberg: Undersökning av metoder för att bestämma flyttantaganden för livförsäkring

Time: Wed 2022-09-07 13.00

Location: Albano house 1, floor 3, Room U (Kovalevsky)

Doctoral student: Cecilia Söderberg

Supervisor: Filip Lindskog

For information on how to enter the department, send an email to joper@math.su.se.

Abstract:

I det här arbetet har vi undersökt metoder för att ta fram flyttantaganden för livförsäkringar för ett svenskt livsförsäkringsbolag. Vi har undersökt tre olika metoder; Random forest och logistisk regression med GLM och GLMM. Data som har använts är longitudinell data för åren 2010-2019. Det innebär att samma försäkringsnummer kan förekomma flera gånger, men för olika år. Andelen kontrakt som flyttar är väldigt låg vilket innebär att vi har obalanserat data. För att förbättra förutsättningarna för prediktiv modellering har vi balanserat data. Först med metoden under sampling och sedan en variant av under sampling, men där vi tagit hänsyn till att ett kontrakt kan förekomma flera gånger. För båda metoderna såg vi en förbättring av våra modeller. För att utvärdera modellerna har vi undersökt hur modellen presterar på ett år som är exkluderat från data som används för att bygga modellen. Vi har då jämfört andel flyttar och andel flyttat belopp. För att få säkrare skattningar har vi utifrån modellerna simulerat utfallen 10 000 gånger och tagit medelvärde och standardavvikelse från dessa samt åskådliggjort resultaten från simuleringarna i histogram. När vi jämför andelen av antal flyttar är det inte någon av metoderna som är nära verkligt utfall. Däremot kommer vi närmare när vi använder flyttbart belopp. Då träffar vi verklig andel i simuleringarna i fyra fall. Bäst resultat fås av att utföra GLM på balanserad data med metoden under sampling. Dock så underskattar vi andelen flyttbart belopp i majoriteten av simuleringarna, vilket inte önskvärt.