Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Exploring a personal property pricing method in insurance context using multiple regression analysis
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
2019 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Prismodellering av personlig egendom ur ett försäkringsmässigt perspektiv genom multipel linjär regression (Swedish)
Abstract [en]

In general, insurance companies and especially their clients face long and complicated claims processes where payments rarely, and almost reluctantly, are made the same day. A part of this slow moving procedure is the fact that in some cases the insurer has to value the personal property themselves, which can be a tedious process. In conjunction with the insurance company Hedvig, this project address this issue by examining a pricing model for a specific personal property; smartphones - one of the most common occurring claim types in the insurance context.

Using multiple linear regression with data provided by PriceRunner, 10 key characteristics out of 91 where found to have significant explanatory power in predicting the market price of a smartphone. The model successfully simulates this market price with an explained variance of 90%. Furthermore this thesis illustrates an intuitive example regarding pricing models for personal property of other sorts, identifying limiting key components to be data availability and product complexity.

Abstract [sv]

I dagsläget står försäkringsbolag och deras kunder allt för ofta inför långa och komplicerade försäkringsärenden, där utbetalningar i regel aldrig sker samma dag. En del i denna långsamma och utdragna utbetalningsprocess är det faktum att försäkringsbolaget på egen hand måste uppskatta egendomens värde, vilket kan vara en mycket komplicerad process. I samarbete med försäkringsbolaget Hedvig undersöker denna rapport en värderingsmodell för ett av de vanligaste försäkringsärendena gällande personlig egendom, nämligen smartphones.

Genom att använda multipel linjär regression med data försedd av PriceRunner har 10 av 91 nyckelfaktorer identifierats ha signifikant förklaringsgrad vid modellering av marknadsvärdet av en smartphone. Den framtagna modellen simulerar framgångsrikt marknadsvärdet med en 90-procentig förklaringsgrad av variansen. Vidare illustrerar denna rapport intuitiva riktlinjer för värderingsmodellering till andra typer av personlig egendom, samtidigt som den identifierar begränsande nyckelaspekter som exempelvis tillgången på data och egendomens inneboende komplexitet.

Place, publisher, year, edition, pages
2019.
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2019:168
Keywords [en]
Applied Mathematics, Multiple Linear Regression, Insurance, Pricing, Valuation, Claims, Smartphone, Actual Cash Value
Keywords [sv]
Tillämpad Matematik, Multipel Linjär Regression, Försäkring, Prissättning, Värdering, Försäkringsärende, Verkligt Kontant Värde
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-254300OAI: oai:DiVA.org:kth-254300DiVA, id: diva2:1334775
External cooperation
Hedvig AB
Subject / course
Applied Mathematics and Industrial Economics
Educational program
Master of Science in Engineering - Industrial Engineering and Management
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-07-03 Created: 2019-07-03 Last updated: 2019-07-03Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1930 kB)19 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1930 kBChecksum SHA-512
61607d079352d865e01ca46708cf54a050b0e268b063ea7fe0bdbe1f526c0a34027d831dcb8f318c5f15663a6108dcaaafee78ae307c512e207b4b85ab9f99a6
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Mathematical Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 19 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 74 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf