高水:保险公司洪水预测模型

使用来自澳大利亚各地的气象站雨量和温度数据,一队从经济学的部门精算师正在开发一个模型来帮助保险公司评估严重程度和洪水索赔频率。

预测用于使用分层空间回归保险公司洪水和权利要求书

传统上,洪水预报涉及从保险公司,土木工程师,气象学家,科研人员和学者输入,与开展的降雨和天气周期,以评估在不同时期的水水平的“自下而上的方法”。

但该中心的精算研究凯文·弗格森,恩里克calderin和使用企业的教师和经济学的研究拨款,以研究利用洪水发生雪原武‘自上而下’创造了极端降雨事件(以及相关的洪水事件)模型。

作为其研究的一部分,三人将检查气候数据,包括在在澳洲,各种气候指数气象站降雨和温度数据,如印度洋偶极子,季节内振荡指数,南部环形模式索引和南部振荡指数,如以及太阳和月球的量,如太阳黑子数和月球远地点和近地点。

一旦建成,他们的模型将被纳入用于预测保险公司索赔,并设置适当的偿付能力水平的总体模型。

碰撞

用于模拟和应用泛滥的空间方法在澳大利亚的风险将创建在澳大利亚和世界各地的保险公司的有用工具。

该模式也

  • 提高洪水事件的预测精度,
  • 提供保险公司的偿付能力要求的水平更好的估计,
  • 可能提高对保险公司的资本回报率,以及
  • 与保险业在澳大利亚和海外建立关系。

产量

ķ。弗格森,在提出“关于在澳大利亚极端降雨事件和洪水预测的前期工作” 澳洲精算师学会一般保险研讨会墨尔本,2016年11月。

首席调查员

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