ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Tarification à Posteriori en Assurance Automobile: Évaluation des Probabilités de Risque par la Méthode de L’apprentissage Statistique

العنوان بلغة أخرى: Posteriori Pricing in Automobile Insurance: Evaluation of Risk Probabilities by the Statistical Learning Method
المصدر: دراسات اقتصادية
الناشر: مركز البصيرة للبحوث والاستشارات والخدمات التعلمية
المؤلف الرئيسي: Riad, Meriem (Author)
المجلد/العدد: مج22, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يونيو
الصفحات: 631 - 651
DOI: 10.37487/0845-022-001-034
ISSN: 1112-7988
رقم MD: 1293594
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الفرنسية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Insurance | A Posteriroi Pricing | Accident Severity | Data Mining | Segmentation
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 02613nam a22002417a 4500
001 2051189
024 |3 10.37487/0845-022-001-034 
041 |a fre 
044 |b الجزائر 
100 |a Riad, Meriem  |e Author  |9 641446 
245 |a Tarification à Posteriori en Assurance Automobile:  |b Évaluation des Probabilités de Risque par la Méthode de L’apprentissage Statistique 
246 |a Posteriori Pricing in Automobile Insurance:  |b Evaluation of Risk Probabilities by the Statistical Learning Method 
260 |b مركز البصيرة للبحوث والاستشارات والخدمات التعلمية  |c 2022  |g يونيو 
300 |a 631 - 651 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b The purpose of this article is to try to propose a tool to assist with a posteriori pricing in automobile insurance which will take into account the financial impact of a claim once it has occurred, this is what we will call "Loss severity". We seek to measure the impact of taking this variable into account in determining the premium after the event. We have used data mining techniques to process our data, adopting a wait and see approach. As a result, risk classes are constituted on the basis of the characteristics of the insured and the vehicle. This segmentation is strategic so that the principle of mutualization is functional in a competitive environment.  |d Cet article a pour but d’essayer de proposer un outil d’aide à la tarification à posteriori en assurance automobile qui tiendra compte de la portée pécuniaire qu’aura un sinistre une fois survenu c’est ce que l’on nommera « Gravité du sinistre ». On cherche à mesurer l’impact de la prise en considération de cette variable dans la détermination de la prime à posteriori. On a fait recours aux techniques du Data Mining pour le traitement de nos données ; en adoptant l’approche Wait and See. De ce fait des classes de risques sont constituées à partir de caractéristiques de l’assuré et du véhicule. Cette segmentation est stratégique pour que le principe de mutualisation soit fonctionnel dans un environnement concurrentiel. 
653 |a التأمين على السيارات  |a التسعير اللاحق  |a حوادث السيارات 
692 |b Insurance  |b A Posteriroi Pricing  |b Accident Severity  |b Data Mining  |b Segmentation 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 034  |e Economic Studies  |f Dirāsāt iqtiṣādiyaẗ  |l 001  |m مج22, ع1  |o 0845  |s دراسات اقتصادية  |v 022  |x 1112-7988 
856 |u 0845-022-001-034.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1293594  |d 1293594