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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Introduction

verfasst von : Michel Denuit, Donatien Hainaut, Julien Trufin

Erschienen in: Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Insurance companies cover risks (that is, random financial losses) by collecting premiums. Premiums are generally paid in advance (hence their name). The pure premium is the amount collected by the insurance company, to be re-distributed as benefits among policyholders and third parties in execution of the contract, without loss nor profit. Under the conditions of validity of the law of large numbers, the pure premium is the expected amount of compensation to be paid by the insurer (sometimes discounted to policy issue in case of long-term liabilities).

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Literatur
Zurück zum Zitat Denuit M, Hainaut D, Trufin J (2019) Effective statistical learning methods for actuaries I: GLMs and extensions. Springer actuarial lecture notes Denuit M, Hainaut D, Trufin J (2019) Effective statistical learning methods for actuaries I: GLMs and extensions. Springer actuarial lecture notes
Zurück zum Zitat Friedman J (2001) Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Ann Stat 29(5):1189–1232 Friedman J (2001) Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Ann Stat 29(5):1189–1232
Metadaten
Titel
Introduction
verfasst von
Michel Denuit
Donatien Hainaut
Julien Trufin
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-57556-4_1