Selviytymisanalyysi

Mikä on selviytymisanalyysi?

Eloonjäämisanalyysi, joka tunnetaan myös nimellä aika tapahtumaan analyysi, on tilaston haara, joka tutkii aikaa, joka kestää ennen kuin tietty kiinnostava tapahtuma tapahtuu.

Vakuutusyhtiöt käyttävät selviytymisanalyysiä ennustaakseen vakuutetun kuoleman ja arvioidakseen muita tärkeitä tekijöitä, kuten vakuutusten peruutuksia, uusimatta jättämistä ja kuinka kauan korvausvaatimuksen tekeminen kestää. Tällaisten analyysien tulokset voivat auttaa tarjoajia laskemaan vakuutusmaksut sekä asiakkaiden elinkaariarvon.

Selviytymisanalyysin ymmärtäminen

Eloonjäämisanalyysi tulee pääasiassa lääketieteen ja biologian tieteenaloista, jotka hyödyntävät sitä kuolleisuuden, elinten vajaatoiminnan ja erilaisten sairauksien puhkeamisen tutkimisessa. Ehkä tästä syystä monet ihmiset yhdistävät selviytymisanalyysin negatiivisiin tapahtumiin. Se voi kuitenkin koskea myös positiivisia tapahtumia, kuten kuinka kauan joku voi kestää lottovoiton, jos hän pelaa sitä joka viikko.

Ajan mittaan selviytymisanalyysiä on sopeutettu biotekniikan alalle ja sillä on käyttöä myös taloustieteessä, markkinoinnissa, konehuollossa ja muilla vakuutusten lisäksi.

Eloonjäämisanalyysi kehitettiin alun perin biolääketieteessä tarkastelemaan kuolleisuutta tai elinten vajaatoimintaa tiettyjen sairauksien alkaessa, mutta nyt sitä käytetään eri aloilla vakuutuksista ja rahoituksesta markkinointiin ja julkiseen järjestykseen.

Vakuutus

Henkivakuutusyhtiöiden analyytikot käyttävät selviytymisanalyysiä hahmotellakseen kuolemien ilmaantuvuutta eri ikäryhmissä tietyissä terveysolosuhteissa. Näistä funktioista on melko yksinkertaista laskea todennäköisyys sille, elävätkö vakuutuksenottajat henkivakuutusturvansa. Palveluntarjoajat voivat sitten laskea sopivan vakuutusmaksun, summan, joka jokaiselta asiakkaalta veloitetaan suojasta, ottamalla huomioon myös mahdollisten asiakkaiden vakuutusmaksujen arvon.

Selviytymisanalyysillä on suuri rooli myös muualla vakuutusalalla. Se voi esimerkiksi auttaa arvioimaan, kuinka kauan tietystä postinumerosta tulevilla kuljettajilla kestää auto-onnettomuuteen sattuminen. Se perustuu paitsi heidän sijaintiinsa, myös heidän ikänsä, heidän kuljettamansa vakuutuksen tyyppiin ja siihen, kuinka kauan kuljettajista on kulunut. viimeksi tehnyt kanteen.

Selviytymisanalyysin edut ja haitat

On muitakin yleisempiä tilastomenetelmiä, jotka voivat valaista sitä, kuinka kauan jonkin tapahtuman toteutuminen voi kestää. Esimerkiksi regressioanalyysi,. jota käytetään yleisesti määrittämään, miten tietyt tekijät, kuten hyödykkeen hinta tai korot, vaikuttavat omaisuuserän hintaliikkeisiin, voi auttaa ennustamaan selviytymisaikoja, ja se on suoraviivainen laskelma.

Ongelmana on, että lineaarisessa regressiossa käytetään usein sekä positiivisia että negatiivisia lukuja, kun taas eloonjäämisanalyysi käsittelee aikaa, joka on ehdottomasti positiivinen. Vielä tärkeämpää on, että lineaarinen regressio ei pysty ottamaan huomioon sensurointia, mikä tarkoittaa selviytymistietoja, jotka eivät ole täydellisiä eri syistä. Tämä pätee erityisesti oikeistosensurointiin tai aiheeseen, joka ei ole vielä kokenut odotettua tapahtumaa tutkitun ajanjakson aikana.

Selviytymisanalyysin tärkein etu on, että se pystyy paremmin käsittelemään sensurointia, koska sen päämuuttuja, muu kuin aika, käsittelee sitä, tapahtuiko odotettu tapahtuma vai ei. Tästä syystä se on ehkä tekniikka, joka soveltuu parhaiten vastaamaan aika-tapahtumaan liittyviin kysymyksiin useilla toimialoilla ja tieteenaloilla.

Kohokohdat

• Näillä tiedoilla arvioidaan todennäköisyyttä, että vakuutuksenottaja ylittää vakuutuksensa, mikä puolestaan vaikuttaa vakuutusmaksuihin.

• Eloonjäämisanalyysi on tilaston haara, joka tutkii, kuinka kauan tiettyjen tapausten esiintyminen kestää.

• Se kehitettiin alun perin biolääketieteen tieteissä ymmärtämään tiettyjen sairauksien puhkeamista, mutta nyt sitä käytetään tekniikassa, vakuutuksissa ja muilla aloilla.

• Henkivakuutusyhtiöiden analyytikot arvioivat eloonjäämisanalyysin avulla kuolintodennäköisyyttä eri ikäisillä terveydelliset tekijät huomioiden.