İstatistikler birçok iş türünde önemli olmakla birlikte, sigorta endüstrisi için özellikle önemlidir. Bir sigortacının sigorta şirketine ne gibi bir risk teşkil edeceğini, poliçelerin yüzde kaçının ödenmesi muhtemel olduğunu ve bir şirketin taleplerde ne kadar ödeme yapmayı bekleyebileceğini belirlemek için istatistikler kullanılır.
Aktüerler
Bir aktüer yatırım stratejileri ve istatistiksel araçlar konusunda eğitilmiş bir kişidir. Aktüerler, sigorta alanındaki çok çeşitli ürünlerden dolayı sigorta yatırım stratejilerini bilmelidir. Örneğin, bir aktüer hayat sigortası kapsamında emekli aylıkları ve emekliliklerle çalışmaktadır. Aktüerlerin sağlam bir olasılık ve istatistik bilgisine sahip olduklarını göstermek için hemen hemen her ülkedeki zor sınavları geçmeleri gerekmektedir.
Karar vermek
İstatistik kesin bir bilim değildir: aktüerler istatistiksel verilere bakar ve verinin onlara ne söylediğini en iyi şekilde tahmin eder. Karar vermeye hazırlanmak için, aktüerler karar teorisini, bir matematik alt grubunu ve oyun teorisini içeren istatistikleri inceler. Oyun teorisi, bir insanın ne yapması muhtemel olduğunu ve neden olduğunu anlamalarına yardımcı olur. Örneğin, bir otomatik sigorta poliçesi sahibi borca girerse, para kazanmak için aracı hakkında yanlış bir iddiada bulunma olasılığı daha yüksektir. Bu tür insan davranışı için kesin rakamlar yoktur; Belirli riskler için daha yüksek primler talep etme kararı, bilgi tabanına dayanarak aktüerya tarafından verilir.
Zarar Dağılımları
Bir zarar dağıtımı, bir aktüere belirli bir süre boyunca talep davranışının bir resmini verebilir ya da talep kategorilerinin birbirine karşı nasıl biriktiğini gösterebilir. Örneğin, bir aktüer, kategorileri karşılaştıran bir çubuk grafik türü olan bir histogram oluşturabilir. Çubuk grafik, taleplerin hayat sigortası için yaş gruplarıyla nasıl ilişkili olduğunu gösterebilir. Aktüer, trendlere bakabilecek ve belirli yaş grupları için daha yüksek primlerin garanti edilip edilmediğini görebilecek.
Doğrusal Modeller
Bir kategorinin veya öğenin bir başkasıyla ilişkili olup olmadığını görmek için doğrusal bir model kullanılabilir. Doğrusal modelin bir örneği doğrusal regresyondur: veri noktaları doğrusal bir ilişkinin olup olmadığını görmek için bir grafiğe çizilir; Başka bir deyişle, verileri temsil etmek için düz bir çizgi kullanılabilir. Düz bir çizgi çizilebilirse, bu iki kategori arasında bir ilişki olduğunu gösterir. Yaş, cinsiyet, maaş ve diğer özelliklerin talep büyüklüğü ile ilgili olduğu hakkında bilgi edinmek için doğrusal bir model kullanılabilir.
Zaman Serileri Modelleri
Bir zaman serisi modeli, bir aktörün belirli bir öğenin zaman içinde nasıl bir performans gösterdiğine baktığı yerdir. Örneğin, poliçe sahiplerinin belirli poliçe sahibi özellikleri için ne kadar ücret talep edileceğini belirlemek için zaman içinde nasıl değiştiğini iddia ettiklerini ya da tüm hayat sigortası poliçeleri için tahsil edilebilecek oranları belirlemek için zaman içinde yatırımların performansını inceleyebilirler.
