Models comparing and Application for flight Departure Delay Related Insurance
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Domaine(s)Mémoire
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Type de document Mémoires
sociétéMOONSHOT-INTERNET
Auteur(s) HU X.
Numéro
Date de référence 11/06/2017


Résumé

La technologie Internet permet de créer de nombreuses assurances nouvelles. La société MOONSHOT-INTERNET offre un service pour couvrir l’attente lors d'un retard d'avion au départ. Lorsque l'indemnité est fixée, la précision de l'estimation de la prime pure correspond à la précision de l'estimation de la fréquence de retard. Huit variables indépendantes sont sélectionnées dans la base de données. La fréquence est significativement influencée par les variables explicatives. En appliquant et en testant six modèles d'approche binaire et trois modèles d'approche discrète, la fréquence est estimée. Les résultats de Vuong’s Non-Nested Test, Hosmer-Lemeshow test, critère AUC, et critère MSE prouvent que les modèles CART et ZINB sont les deux meilleurs modèles de chaque approche. Les performances de l'estimation de la prime pure vérifient aussi ce résultat. Les écarts agrégés de CART et de ZINB sont stables et faibles dans le scénario de test. La capacité d'adaptabilité des deux modèles est validée en utilisant d'autres seuils de retard, des données plus denses et des données d'autres aéroports. Grâce au résultat du test d'adaptabilité, le modèle ZINB est préféré au modèle CART, son estimation individuelle étant meilleure et son estimation globale restant précise sans sous-estimation.

Abstract

The internet technology could create lots of new insurance products. MOONSHOT-INTERNET offers a service to guarantee the waiting process when there is departure delay. As the indemnity of this product is fixed, the precision of frequency estimation equals the precision of pure premium estimation. Eight independent variables are selected from the database. The frequency is significantly influenced by the independent variables. By applying six models of binary approach and three models of discrete approach to the database, the frequency could be estimated. The results of Vuong’s Non-Nested Test, Hosmer-Lemeshow Test, criterion AUC, and criterion MSE have proven that CART model and ZINB model are the two best models of each approach. The performances of pure premium estimations also validate the conclusion. The aggregate deviations of CART model and ZINB model are stable and small in the result of the scenario test. The adaptability of the two models is validated by using other delay thresholds, by using more concentrated data, and also by using the data of other airports. In the result of adaptability test, the ZINB model is preferable to the CART model, as its individual estimation is better and its aggregate estimation is stable with no underestimation.
 
Mémoire complet

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