2024 ICM
Problem E: Sustainability of Property Insurance
本题要求选取不同大陆上经历极端天气的两个地区来为保险公司开发模型，本题的重点是找到尽可能多而全的数据，包括天气数据，经济数据，人口数据等。
模型选择：
对于气候：
l根据历史的气候数据，对未来的极端天气进行预测（时间序列分析），可以利用季节性ARIMA，长短期记忆网络（LSTM），向量自回归（VAR）模型等
对于保险：
l可以通过线性回归分分析、Logistic回归分析（天气参数（如降雨量、温度）作为自变量，理赔发生与否作为因变量）、决策树、神经网络等来分析天气事件与保险理赔的关系。
对于历史地标的成本：
l可以通过多元线性回归，自变量可以包括地标的年龄、大小、访客数量、维修历史等，因变量可能是保护成本或社会经济价值的估计。
对于风险评估：
l可以利用决策支持工具，考虑多个标准来评估一系列选项。比如层次分析法，先确定评估的标准，例如文化价值、经济效益、维护成本、气候变化脆弱性等。再进行权重分配：给每个标准分配权重，反映其在决策过程中的重要性。然后结合所有标准和权重，对地标进行综合评价。
数据收集：
l收集过去天气事件、保险理赔数据、人口信息和社会经济数据。
最后可以多做一些情景进行对比，以确保它们的鲁棒性和适用性。
数据预览：
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