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극단적인 기후 사건에 대한 중요한 도전 과제를 다루기 위해, 본 연구는 예측 분석 및 위험 평가 방법론을 통해 보험 인수 전략을 개선하기 위한 포괄적인 모델을 소개합니다. 극단적인 기후 발생 예측을 위한 자기회귀형 통합 이동 평균(ARIMA), 지역별 지급 능력을 평가하기 위한 퍼지 종합 평가, 그리고 세부적인 위험 정량화를 위한 몬테카를로 시뮬레이션이 결합된 통합 접근 방식을 활용하여, 이 연구는 보험 산업이 재정적 손실을 예측하고 완화할 수 있는 능력을 개선하는 것을 목표로 합니다. 체계적인 클러스터링 분석은 위험 프로필에 따라 지역을 세분화하여 맞춤형 보험료 설정 및 인수 결정을 가능하게 합니다. 다양한 지리적 영역에서 이 모델을 적용한 결과는 보험 부문에서 위험 관리 및 경제적 회복력을 상당히 개선할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 자세한 통계 분석과 예측 모델링을 통해 본 연구는 기후 위험의 변화하는 역학에 적응하는 데 있어 고급 분석 프레임워크의 중요성을 보여줍니다.
G. Liu (Mon,)이 이 문제를 연구했습니다.