Die Minderung der Datenknappheit bei der Bewertung von Ernteversicherungen anhand r?umlicher 金贝棋牌: Ein Propagation-Separations-Ansatz

Im Hinblick auf die schnelle weltweite Verbreitung von Ernteversicherungen ist ein fundierter und exakter Bewertungsansatz von Versicherungsvertr?gen von gr??ter Bedeutung, um nachhaltige und praktikable L?sungen des Risikomanagements für Produzenten, Versicherer und Regierungen bereitzuhalten. Im Gegensatz zu den meisten Versicherungsformen, bei denen ausreichend 金贝棋牌 vorliegen, um die Verlustverteilung und die Versicherungspr?mie zuverl?ssig zu sch?tzen, leidet die Pr?mienfestsetzung bei Agrarversicherungen unter der Tatsache, dass Erntedaten r?umlich korreliert und knapp sind, in der Regel h?chstens 50 Beobachtungen. Der Mangel an historischen Daten kann falsche Sch?tzungen der Verlustverteilungen zur Folge haben und erweitert das Entscheidungsproblem des Versicherers um ein neues Modellrisiko. Ein in der Versicherungsbranche g?ngiger Ansatz, mit Datenknappheit umzugehen, ist die Verwendung r?umlich nahe gelegener Daten, um die begrenzten historischen Beobachtungen zu erg?nzen. Die Berücksichtigung solcher Ertragsdaten erfolgt jedoch h?ufig ad hoc, ohne einen formalen, mathematisch fundierten Ansatz. Die Vermischung ungleicher Verteilungen würde zu Negativauslese-Problemen führen. Deshalb hat dieses Forschungsprojekt das Ziel, einen formalen und gründlichen Rahmen zu entwickeln, um r?umliche 金贝棋牌 zur Linderung von Datenknappheit bei der Bewertung von Ernteversicherungen zu verwenden. Insbesondere werden wir das adaptive, lokale-Gl?ttungs-Modell verwenden (auch als Propagation-Separations-Ansatz bezeichnet). Dieser Ansatz erm?glicht es, lokal homogene Regionen zu bestimmen und die Parameter der gemeinsamen Verteilung flexibler und effizienter zu sch?tzen. Des Weiteren wird das Projekt einen umfassenden Vergleich verschiedener statistischer Methoden sowie empirische Anwendungen beinhalten, um die Bedingungen herauszuarbeiten, unter denen r?umliche 金贝棋牌 am hilfreichsten sind.