Förnyelsegrad och priskänslighet inom företagsförsäkringar : En fallstudie hos If Skadeförsäkringar baserad på logistisk regressionsanalys

Detta är en Kandidat-uppsats från KTH/Matematisk statistik; KTH/Matematisk statistik

Författare: Karin Knobel; Lovisa Laestadius; [2016]

Nyckelord: ;

Sammanfattning:

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.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)