IMI Colloquium

10月 IMI Colloquium

日時：2019年10月9日（水）
16:45-17:45

場所：九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 ウエスト1号館 D棟 4階
 IMIオーディトリアム(W1-D-413)(円形階段教室)

講師：岩沢 宏和 氏 (考房いわひろ)

講演タイトル : アクチュアリーと予測モデリングの応用

講演要旨：
本講演では，リスクを扱うための予測モデリングを，実務家，特にアクチュアリー の視点から紹介します．
予測モデリングは「精確な予測を生み出す数理的なツールやモデルを作り上げていくプロセス」として定義することができ，その思想自体はそれほど新しいものではありませんが，ビッグデータの時代になって，その重要度は急速に増しています．現に，保険や年金のリスク管理の専門家であるアクチュアリーたちはいま，予測モデリングの基本を習得することが国際標準として求められています．そこで，その際に求められる予測モデリングの「基本」とは何かについて，概要を紹介します．
本講演では，リスクという観点にも着目します．ここでいうリスクとは「不確定」かつ「避けたい」もののことであり，保険会社その他の金融機関が直接に専門的に扱っているものが典型です．こうしたリスクを扱う実務家にとっては，不確定の度合いの高いデータに対して単純性を保ったまま高い予測精度が発揮できるモデルが必要です．ところが，現時点で広く紹介されている予測モデリングの手法は，パターン認識の課題（不確定の度合いは高くない）にはうまく対処できるというものがほとんどです．実のところ，リスクを扱う実務家が満足できるようなモデルは現時点では十分整備されておらず，まだまだ基本的なモデルから開発していく必要があります．本講演では，講演者が開発に携わっている，ごく基本的ながら「最新」のAGLMという手法（https://github.com/kkondo1981/aglm参照）を簡単に紹介します．



10月 IMI Colloquium (2019/10/9開催)報告

Title : Applications of Predictive Modeling in Actuarial Science

Abstract :
In this talk, predictive modeling for dealing with risks will be introduced from the viewpoint of practitioners, especially from that of actuaries.

Predictive modeling can be defined as "the process of developing a mathematical tool or model that generates an accurate prediction" while this concept itself is not quite new. Its importance, however, is increasing rapidly in the era of Big Data. Thus, today's actuaries are required to master the basics of predictive modeling as an international standard. The speaker will present an outline of what are the "basics" of predictive modeling in this context.

Risks will be also focused in this talk. Here they refer to those that are "uncertain" and "wanted to be avoided," and are typically handled directly by insurance companies and other financial institutions. Practitioners in the field need to have predictive models that maintain simplicity and perform high accuracy in dealing with data with high uncertainty. However, most predictive modeling methods widely introduced today are those that perform well for tasks of pattern recognition with low uncertainty. In fact, as there has not been adequate assortment of models that satisfy the practitioners working with risk, it is still necessary to develop models starting from rather basic ones. There will be, in this talk, a brief introduction of a basic but brand-new model, called AGLM (see: https://github.com/kkondo1981/aglm), that the speaker is involved in developing.