Förnyelsegrad och priskänslighet inom företagsförsäkringar : En fallstudie hos If Skadeförsäkringar baserad på logistisk regressionsanalys
| Autor: | Knobel, Karin, Laestadius, Lovisa |
|---|---|
| Jazyk: | švédština |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Text |
| Popis: | I detta kandidatexamensarbete inom matematisk statistik och industriell ekonomi undersöks förnyelsegrad och priskänslighet inom företagsförsäkringar. Arbetet har utförts i form av en fallstudie hos försäkringsbolaget If Skadeförsäkringar baserat på företagets norska kunder som fick förnyelseerbjudande under år 2014. Först behandlas förnyelsegrad och därefter behandlas priskänslighet kopplat till prisoptimering. Den matematiska metod som används för att undersöka förnyelsegrad är logistisk regressionsanalys. De prediktionsvariabler som visas vara signifikanta med 95% säkerhet är Engagemangsdiversifiering, Duration, Prisändring, Premievolym, Storlek, Bransch och Skadehistorik. Dessa variabler har tillsammans en prediktionsförmåga på 63,5%. I arbetet diskuteras även flertalet kvalitativa variabler som sannolikt kan förklara varför modellen inte har fullständig prediktionsförmåga. Utifrån framtagen regressionsmodell utarbetas därefter ett priskänslighetsmått. Priskänslighetsmåttet kopplas till teorier och synsätt inom prisoptimering för försäkringsbolag. Dessa teorier baseras på en litteraturstudie samt en intervju med säljare på If. Det kan konstateras att prisoptimering inom försäkringar är ett högst aktuellt område som är både komplext och kontroversiellt. This thesis combines mathematical statistics and industrial economics and management to investigate renewal rate and price sensitivity within commercial insurance. It is carried out through a case study at the insurance company If Skadeförsäkringar based on their Norwegian customers who received a renewal offer in 2014. The first part of this paper covers renewal rate whilst the second part covers price sensitivity related to price optimisation. The method used to examine renewal rate is logistic regression analysis. At a 95% significance level the prediction variables Commitment diversification, Duration, Price change, Premium volume, Size, Industry and Claim history are proven to be significant. Together these variables have a predictive power of 63.5%. Several qualitative variables, which are likely to explain the lack of complete predictive power, are discussed in this paper. A measure of price sensitivity is thereafter generated from the final regression model. Furthermore this measure of price sensitivity is connected to theories of price optimisation in insurance. These theories are based on a literature review and an interview with salesmen at If. The conclusion can be drawn that price optimisation in insurance is controversial and currently a matter in debate. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| Externí odkaz: |
|