非寿险理赔现金流模拟数据集100000理赔记录2019
数据来源：互联网公开数据
标签：非寿险,理赔现金流,模拟数据,保险行业,风险评估,理赔历史,数据合成
数据概述：
本数据集包含100,000条模拟生成的非寿险理赔现金流数据，涵盖2019年。数据采用Simulation Machine (版本1) 由Andrea Gabrielli和Mario V. Würthrich开发，并由Kevin Kuo在Kasa.ai实现。数据集参数设置包括：100,000条理赔记录，保险类别分布（0.25, 0.25, 0.30, 0.20），通货膨胀率（0.01, 0.01, 0.01, 0.01），理赔金额标准差0.85，回收金额标准差0.75。该数据集用于模拟个体理赔历史，支持风险评估和保险行业分析。
数据用途概述：
该数据集适用于保险行业的风险评估、理赔预测、定价策略制定等场景。研究人员可通过分析数据来理解不同保险类别的理赔模式；保险公司可以利用数据优化理赔处理流程；学术界可借助数据进行保险经济学研究。此外，数据集也适用于教育培训，帮助学生掌握非寿险理赔数据分析的方法和技巧。
举例：
数据集中包含一条模拟理赔记录，记录了理赔金额、理赔类别、理赔时间、通货膨胀调整因子等信息。通过分析此类记录，保险公司在评估理赔风险时可以更有针对性地制定策略。
