Overlevelsesanalyse
Overlevelsesanalyse, også kjent som time-to-event analyse, er en gren av statistikk som studerer hvor lang tid det tar før en bestemt hendelse inntreffer. Leverandører av livsforsikring bruker i hovedsak overlevelsesanalyse for å forutsi den forsikredes død. Likevel kan det også forutsi avbestillinger av politikken, ikke-fornyelser og hvor lang tid det tar å sende inn et krav. Tilbyderne bruker resultater fra slike analyser for å beregne forsikringspremier, så vel som levetidsverdien til klienter.
BREAKING NED Overlevelsesanalyse
Overlevelsesanalyse kommer hovedsakelig fra de medisinske og biologiske fagområdene, som utnytter den til å studere dødsfall, organsvikt og utbruddet av forskjellige sykdommer. Kanskje av denne grunn assosierer mange overlevelsesanalyser med negative hendelser. Imidlertid kan det også gjelde positive begivenheter, for eksempel hvor lang tid det kan ta noen å vinne i lotto hvis de spiller det hver uke. Over tid har overlevelsesanalyse blitt tilpasset bioteknologisektoren, og har også bruksområder innen økonomi, markedsføring, maskinvedlikehold og andre felt i tillegg til forsikring.
Analytikere i livsforsikringsselskaper bruker overlevelsesanalyse for å skissere dødsforekomsten i forskjellige aldre gitt visse helsemessige forhold. Fra disse funksjonene er det ganske enkelt å beregne sannsynligheten for om forsikringstakere vil overleve livsforsikringsdekningen. Tilbyderne kan deretter beregne en passende forsikringspremie ved også å ta hensyn til verdien av potensielle kundeutbetalinger i henhold til politikken.
Overlevelsesanalyse spiller også en stor rolle andre steder i forsikringsbransjen. For eksempel kan det hjelpe å estimere hvor lang tid det vil ta førere fra et bestemt postnummer å ha en bilulykke, ikke bare basert på deres beliggenhet, men deres alder, typen forsikring de har, og hvor lang tid det har gått siden de sist la inn et krav.
Fordeler og ulemper ved overlevelsesanalyse
Det er andre vanlige statistiske metoder som kan kaste lys over hvor lang tid det kan ta noe å skje. For eksempel kan regresjonsanalyse bidra til å forutsi overlevelsestider, og det er en enkel beregning. Imidlertid benytter lineær regresjon ofte både positive og negative tall, mens overlevelsesanalyse omhandler tid, noe som er strengt tatt positivt.
Enda viktigere er at lineær regresjon ikke kan gjøre rede for sensurering, noe som betyr overlevelsesdata som ikke er fullstendige av forskjellige grunner. Dette gjelder spesielt høyresensur, eller emnet som ennå ikke har opplevd den forventede hendelsen i løpet av den studerte tidsperioden.
Den viktigste fordelen med overlevelsesanalyse er at den bedre kan takle spørsmålet om sensur, ettersom dens viktigste variabel annet enn tid adresserer om den forventede hendelsen skjedde eller ikke. Av denne grunn er det kanskje teknikken som er best egnet til å svare på spørsmål fra tid til hendelse i flere bransjer og fagområder.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.