Jeudi 21 novembre 2024 | Séminaire INCASS SSC

STATQAM sera hôte de l’événement inaugural de la nouvelle série des séminaires INCASS SSC sur les innovations en statistique et en science des données. Cette nouvelle série co-parrainé par l’INCASS et la Société statistique du Canada rassemble d’éminents chercheurs en sciences statistiques dans les universités membres de l’INCASS à travers le Canada.

Le séminaire en format hybride intitulé « Predictive Modeling and Balance Property through Autocalibration » sera donné par Julien Trufin (Université Libre de Bruxelles).

Résume : Machine learning techniques provide actuaries with predictors exhibiting high correlation with claim frequencies and severities. However, these predictors generally fail to achieve financial equilibrium and thus do not qualify as pure premiums. Autocalibration effectively addresses this issue since it ensures that every group of policyholders paying the same premium is on average self-financing. This talk proposes to look at recent results concerning autocalibration. In particular, we present a new characterization of autocalibration which enables us to identify whether a predictor is autocalibrated or not, we study a method (called balance correction) for obtaining an autocalibrated predictor from any regression model, we highlight the effect of balance correction on resulting pure premiums, and finally we go through some performance criteria that are particularly relevant for autocalibrated predictors.

Les détails et l’inscription pour la participation virtuelle peuvent être trouvés sur la page web de l’événement: https://canssi.ca/events/canssi-ssc-seminar-uqam/.