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J-GLOBAL ID：202202262029505566   整理番号：22A1114395

分位回帰を用いたサイバーリスクにおける不均一性の解明【JST・京大機械翻訳】

Unraveling heterogeneity in cyber risks using quantile regressions

著者 (3件)： Eling Martin (Institute of Insurance Economics, University of St. Gallen, Girtannerstrasse 6, 9010 St. Gallen, Switzerland) ,  Jung Kwangmin (Department of Industrial and Management Engineering, POSTECH (Pohang University of Science and Technology), Cheongam-ro 77, Nam-gu, Pohang, Gyeongbuk, 37673, South Korea) ,  Shim Jeungbo (Business School, University of Colorado Denver, 1475 Lawrence St, Denver, CO 80202, United States)
資料名： Insurance: Mathematics and Economics  (Insurance: Mathematics and Economics)
巻： 104  ページ： 222-242  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2139A  ISSN： 0167-6687  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均一政策ホルダを横断した適切なサイバー保険価格決定のための分位回帰と,データブリーブイベントに関連した請求コストの計算を考察した。企業の収入の影響は,コスト分布のより低い(上部)分位において,より強かった(より弱い)ことを示した。この結果は,伝統的な最小自乗手法によって推定された平均効果を用いて,小企業と大企業が価格設定されるならば,誤氷が発生するかもしれないことを示唆する。新しいデータセットを用いて,本研究は,企業特有のセキュリティ情報を考慮に入れる最初のものである。産業平均より弱いセキュリティレベルを持つ企業は,大規模イベントにさらされる可能性が高いことを見出した。データ違反に関して,小または中サイズの損失事象は,破られた記録当たりのより高いコストに関連する。著者らは,2部分一般化線形モデルおよびTweedieモデルのそれらと分位ベース保険価格決定スキームのプレミアムを比較し,企業サイズの不均一効果に対処する際の分位ベースモデルの有用性を探った。著者らの知見は,価格決定保険における企業特有の要因の影響を評価し,請求のコストを見積もることを望むサイバー保険者と政策立案者にとって有用な含意を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  価格決定 ,  情報 ,  大企業 ,  保険 ,  *リスク ,  企業 ,  政策 ,  不均一性 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： ブリー ,  一般化線形モデル ,  政策担当者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバーリスク ,  分位回帰 ,  サイバーコスト推定 ,  サイバー保険価格決定 ,  分位プレミアム原理

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (1件)： 不均一性