Since its introduction by Max Otto Lorenz, the Lorenz curve has been utilizedin several financial contexts. By using regression analysis to approximate theclaim cost of policyholders, a vector consisting of policyholder characteristics canbe obtained. The ordered Lorenz curve can subsequently be used to understandwhat commonalities are shared between profitable policyholders. This allows forbetter management of the insurance portfolio and thus better customer relationstowards both the policyholders and the insurer, which is important for an insuranceconsultancy agency. The aim of this thesis was to investigate which attributesapproximate the policyholder claim costs and consequently obtain insight into whatattributes are shared among profitable portfolio clients. The results presented inthis thesis show that a multi-linear regression model, transformed using the Box-Cox method is insufficient to approximate the claim costs in a convincing manner.The model obtained in the thesis was capable of identifying significant regressorsbut the overall result displayed uncertainties in regards to overall goodness of fit.This means that the variability explained by the regression model only represents4.95% of the variability in the claim cost data. Thus, the relativity measureintroduced in section 2.1.1 was deemed uninterruptible in a meaningful way.Consequently, the empirical distribution functions presented in section 1.1 wouldbe based on a faulty order statistic, and in turn the visualization of an orderedLorenz curve with such a relativity measure is unnecessary. / Sedan Lorenzkurvan introducerades av Max Otto Lorenz 1904 har den använtsinom flera finansiella sammanhang. Genom att använda regressionsanalys föratt approximera försäkringstagares skadekostnader kan en vektor som består avförsäkringstagarnas attribut erhållas. Den sorterade Lorenzkurvan kan i sin turanvändas för att förstå vilka gemensamma attribut som delas mellan lönsammaförsäkringstagare. Detta möjliggör bättre hantering av försäkringsportföljen ochdärmed bättre kundrelationer mot både försäkringstagarna och försäkringsbolaget,något som är viktigt för försäkringsförmedlare. Syftet med denna avhandling var attundersöka vilka egenskaper som approximerar försäkringstagarnas skadekostnaderoch därmed få insikt i vilka attribut som delas bland lönsamma portföljkunder.Resultaten som presenteras i denna avhandling visar att en multilinjär regressionsmodell,som transformeras med Box-Cox-metoden, är otillräcklig för att approximeraskadekostnader på ett övertygande sätt. Modellen som erhölls i avhandlingenkunde identifiera signifikanta regressorer, men det övergripande resultatet visadeosäkerheter när det gäller den generella anpassning. Detta innebär att variabilitetensom förklaras av regressionsmodellen bara representerar 4,95% av variabilitetenbland skadekostnadsdatan. Därmed ansågs relativitetsmåttet som introduceras iavsnitt 2.1.1 vara oanvändbart på ett meningsfullt sätt. Följaktligen ger de empiriskafördelningsfunktionerna som presenteras i avsnitt 1.1 ett felaktig sorteringsmåttsom i sin tur medför att visualiseringen av en sorterad Lorenzkurva baserad påovannämnda mått är onödigt.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-328085 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Törner, Gustaf, Sävenäs, Erik |
| Publisher | KTH, Matematik (Avd.) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2023:053 |
Page generated in 0.0024 seconds