DS+, BK 2024년도 제 6회 통계세미나 개최 안내(5/8(수))
DS플러스
2024-05-08
2024년도 제 6회 BK 통계 세미나 개최를 안내드립니다.
고려대학교 통계학과 통계연구소, BK21 통계학교육연구팀과 DS+ 사업단 주최로 이루어지는 세미나입니다.
일시 : 2024년 05월 08일 (수) 오후 5시
장소 : 정경관 206호 및 온라인(ZOOM)
연사 : 정힘찬 교수 (SIMON FRASER UNIVERSITY)
주제 :
Integration of traditional and telematics data for efficient insurance claims prediction
Abstract :
While driver telematics has gained attention for risk classification in auto insurance, scarcity of observations with telematics features has been problematic, which could be owing to either privacy concerns or favorable selection compared to the data points with traditional features.
To handle this issue, we apply a data integration technique based on calibration weights for usage-based insurance with multiple sources of data. It is shown that the proposed framework can efficiently integrate traditional data and telematics data and can also deal with possible favorable selection issues related to telematics data availability. Our findings are supported by a simulation study and empirical analysis in a synthetic telematics dataset.
홍보 자료 : 첨부파일 확인 부탁드립니다
Zoom 링크는 아래와 같습니다.
Zoom 링크는 아래와 같습니다.
참가 Zoom 회의
https://korea-ac-kr.zoom.us/j/4688129273?pwd=J9RRIwd37wlI2ibPrTuHtgAgP8ugUx.1&omn=86312626782
회의 ID: 468 812 9273
암호: Kustat123@
많은 관심 부탁드립니다.
감사합니다.
고려대학교 통계학과 통계연구소, BK21 통계학교육연구팀과 DS+ 사업단 주최로 이루어지는 세미나입니다.
일시 : 2024년 05월 08일 (수) 오후 5시
장소 : 정경관 206호 및 온라인(ZOOM)
연사 : 정힘찬 교수 (SIMON FRASER UNIVERSITY)
주제 :
Integration of traditional and telematics data for efficient insurance claims prediction
Abstract :
While driver telematics has gained attention for risk classification in auto insurance, scarcity of observations with telematics features has been problematic, which could be owing to either privacy concerns or favorable selection compared to the data points with traditional features.
To handle this issue, we apply a data integration technique based on calibration weights for usage-based insurance with multiple sources of data. It is shown that the proposed framework can efficiently integrate traditional data and telematics data and can also deal with possible favorable selection issues related to telematics data availability. Our findings are supported by a simulation study and empirical analysis in a synthetic telematics dataset.
홍보 자료 : 첨부파일 확인 부탁드립니다
Zoom 링크는 아래와 같습니다.
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참가 Zoom 회의
https://korea-ac-kr.zoom.us/j/4688129273?pwd=J9RRIwd37wlI2ibPrTuHtgAgP8ugUx.1&omn=86312626782
회의 ID: 468 812 9273
암호: Kustat123@
많은 관심 부탁드립니다.
감사합니다.