Tijd voor time-to-eventmodellen

Dit artikel verkent hiervoor een nieuw eenvoudig neuraal time-to-eventmodel, dat breed kan worden toegepast op onzekere gebeurtenissen met een tijdscomponent.

We starten met de modellering van individuele arbeids-ongeschiktheidsverzekeringen (AOV). Voor langdurende arbeids-ongeschiktheid worden meestal jaarlijkse overgangskansen geschat tussen de toestanden ‘actief’, ‘inactief’ en ‘overleden’. Voor kortdurende arbeidsongeschiktheid is het gebruikelijk om direct de schadelast te modelleren, omdat kleinere tijdseenheden de complexiteit van de kansen en het premieformularium aanzienlijk vergroten. Voorzieningen voor kortdurende arbeidsongeschiktheid worden in dat geval apart gemodelleerd.

Binnen een time-to-eventbenadering worden niet langer overgangs-kansen gemodelleerd, maar kansverdelingen van de verblijfsduur in de toestanden ‘actief’ en ‘inactief’, of iets preciezer: de tijdsduur tot de volgende overgang. Dit maakt het modelmatige onderscheid tussen kortdurende en langdurende arbeidsongeschiktheid overbodig. Verder is het denkbaar om IBNR (Incurred But Not Reported) als extra toestand toe te voegen in één gezamenlijk AOV model voor premies en voorzieningen. Ook in de landelijke WIA-modellen (Wet werk en inkomen naar arbeidsvermogen) van het Verbond van Verzekeraars zouden de vaste ontwikkeljaren plaats kunnen maken voor een
time-to-eventbenadering.

Lees dit artikel verder onder Download.