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首页> 外文期刊>Journal of the royal statistical society >Unravelling the predictive power of telematics data in car insurance pricing
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Unravelling the predictive power of telematics data in car insurance pricing

机译：揭示远程信息处理数据在汽车保险定价中的预测能力

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A data set from a Belgian telematics product aimed at young drivers is used to identify how car insurance premiums can be designed based on the telematics data collected by a black box installed in the vehicle. In traditional pricing models for car insurance, the premium depends on self-reported rating variables (e.g. age and postal code) which capture characteristics of the policy(holder) and the insured vehicle and are often only indirectly related to the accident risk. Using telematics technology enables tailor-made car insurance pricing based on the driving behaviour of the policyholder. We develop a statistical modelling approach using generalized additive models and compositional predictors to quantify and interpret the effect of telematics variables on the expected claim frequency. We find that such variables increase the predictive power and render the use of gender as a rating variable redundant.
机译：来自比利时远程信息处理产品的针对年轻驾驶员的数据集用于识别如何根据车内安装的黑匣子收集的远程信息处理数据来设计汽车保险费。在传统的汽车保险定价模型中，保费取决于自我报告的评级变量（例如年龄和邮政编码），这些变量反映了保单（持有人）和被保险车辆的特征，并且通常仅与事故风险间接相关。使用远程信息处理技术，可以根据投保人的驾驶行为量身定制汽车保险价格。我们开发了一种统计建模方法，使用广义加性模型和成分预测变量来量化和解释远程信息处理变量对预期索赔频率的影响。我们发现，这样的变量增加了预测能力，并使使用性别作为评级变量变得多余。

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