2024年美赛E题：财产保险的可持续性 Sustainability of Property Insurance 思路模型代码解析_哈特拉斯角灯塔搬迁

2024年美赛E题：财产保险的可持续性 Sustainability of Property Insurance 思路模型代码解析

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问题翻译

极端天气事件对房产所有者和保险公司已经成为一场危机。近年来，世界已经遭受了“来自1000多次极端天气事件的超过1万亿美元的损失。”[1] 2022年，保险业对自然灾害的索赔额“比30年平均水平增加了115%。”[1] 随着洪水、飓风、气旋、干旱和山火等严重天气相关事件的损失可能会增加，情况预计会变得更糟。
保险覆盖的保费正在迅速上涨，预计到2040年，由于气候变化的推动，保费将增加30-60%。[1] 房产保险不仅变得更加昂贵，而且越来越难以获得，因为保险公司改变了愿意承保政策的方式和地点。引发房产保险保费成本上升的与天气相关的事件在世界各地看起来是不同的。此外，全球保险保护缺口平均达到57%，并且正在增加。[2] 这突显了该行业的困境 - 保险公司利润能力的新兴危机以及房产所有者的支付能力。
COMAP的灾难保险建模师（ICM）对房产保险行业的可持续性感兴趣。随着气候变化增加更严重的天气和自然灾害的可能性，ICM希望确定如何最好地定位房产保险，以便系统具备抵御未来索赔成本的弹性，同时确保保险公司的长期健康。如果保险公司不愿意在太多情况下承保政策，他们将因为客户太少而倒闭。相反，如果他们承保的政策太冒险，他们可能会支付过多的索赔。在什么条件下，保险公司应该承保政策？他们应该何时选择承担风险？房产所有者是否有办法影响这个决定？为极端天气事件增多的地区的保险公司确定是否应该承保政策的模型。使用在不同大陆上经历极端天气事件的两个地区来演示您的模型。
随着我们展望未来，社区和房地产开发者需要思考如何在哪里建设和发展。随着保险格局的变化，未来的房地产决策必须确保房产更具弹性，有意识地建造，包括提供适当服务给不断增长的社区和人口。您的保险模型如何能够被改进以评估在特定地点何时、如何以及是否建设？
可能存在一些社区，您的保险模型建议不要承保当前或未来的房产保险政策。这可能导致社区领导人面临关于具有文化或社区意义的房产的艰难决定。例如，北卡罗来纳州外滩地区的哈特拉斯角灯塔就曾因此被搬迁，以保护这座历史悠久的灯塔以及周围的旅游业。作为社区领导者，您如何确定社区中应该保留和保护的建筑，这些建筑因其文化、历史、经济或社区意义而显得重要？开发一个供社区领导者使用的保护模型，以确定他们应该采取何种措施来保护社区中的建筑。
选择一个位于经历极端天气事件的地点的历史地标（不是哈特拉斯角灯塔）。将您的保险模型和保护模型应用于评估这一地标的价值。撰写一封一页的信给社区，建议他们制定一个计划、时间表和费用建议，用于未来他们珍爱地标的命运。考虑到您从保险和保护模型结果中获得的见解。

思路解析

问题一：如何指定承保政策，并验证政策

1. 确定关键因素：
   • 确定影响保险公司是否应该承保政策的关键因素，例如气候变化对极端天气事件的影响程度、历史索赔数据、地区的地理特征和土地利用情况等。
2. 建立模型：
   • 基于上述关键因素，建立一个能够评估保险公司是否应该承保政策的模型。可以考虑使用机器学习算法、统计分析方法或者数学建模技术来构建模型。
   • 模型应该能够预测未来可能发生的极端天气事件的频率和强度，并估计与这些事件相关的潜在索赔成本。
3. 模型参数设定：
   • 根据历史数据和专业知识，设定模型的参数，包括气候变化的影响因素、保险政策的风险容忍度、保险公司的偏好等。
   • 数据收集和准备：
     • 收集包括气候数据、地理信息、历史索赔数据等在内的相关数据，并进行清洗和准备，以便用于模型训练和测试。
   • 特征工程：
     • 对收集的数据进行特征工程，包括特征选择、特征转换和特征构建等步骤。这可能涉及到对气候数据进行季节性或趋势性分析，对地理信息进行空间分析，对历史索赔数据进行统计特征提取等。
   • 模型选择：
     • 根据问题的特点和数据的情况，选择合适的模型进行建模。常用的模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
   • 模型训练：
     • 使用训练数据对选定的模型进行训练。在训练过程中，可以采用交叉验证等技术来评估模型的性能，并进行参数调优。
   • 模型评估：
     • 使用测试数据对训练好的模型进行评估。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。
   • 模型解释：
     • 对于黑盒模型，如神经网络和随机森林，可以采用特征重要性分析等方法来解释模型的预测结果。这有助于理解模型是如何做出决策的，并提高模型的可解释性。
4. 模型验证和调优：
   • 使用历史数据对模型进行验证和调优，确保模型能够准确地预测未来的极端天气事件和相关索赔成本。
   • 可以采用交叉验证、灵敏度分析等方法来评估模型的准确性和稳健性。
5. 模型应用：
   • 将建立的模型应用于具体地区，评估保险公司是否应该承保该地区的房产保险政策。
   • 分析模型结果，确定在什么条件下保险公司应该承保政策，以及他们应该何时选择承担风险。

示例代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv("insurance_data.csv")

# 划分特征和标签
X = data.drop("should_underwrite_policy", axis=1)
y = data["should_underwrite_policy"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林分类器模型
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率：", accuracy)

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问题二：预测建设房地产的决策

需要建立一个评估模型，用于评估在特定地点何时、如何以及是否建设房地产，并为未来的房地产决策提供科学依据。

1. 确定关键因素：
   • 分析影响在特定地点建设房地产的关键因素，包括但不限于地理位置、气候条件、地质情况、历史灾害记录、人口密度和需求、交通便利性、基础设施配套等。
2. 收集数据：
   • 收集相关数据，包括地理信息、气候数据、历史灾害数据、人口统计数据、经济发展数据等。这些数据可以从政府部门、研究机构、地方社区等处获取。
3. 数据预处理：
   • 对收集的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换和归一化等，以确保数据质量和一致性。
4. 特征工程：
   • 对数据进行特征工程，包括特征选择、特征构建和特征转换等，以提取和创造对建模有用的特征。可以考虑利用地理信息系统（GIS）技术对地理特征进行分析和提取。
5. 建立模型：
   • 选择合适的建模方法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，建立一个能够评估在特定地点建设房地产的预测模型。
6. 模型训练：
   • 使用历史数据对建立的模型进行训练，调整模型参数以提高模型性能和泛化能力。可以采用交叉验证等方法评估模型的性能。
7. 模型评估：
   • 使用测试数据对训练好的模型进行评估，评估模型的准确性、精确性、召回率等指标，确保模型的可靠性和有效性。
8. 模型解释和可视化：
   • 分析模型的输出结果，解释模型的决策过程和关键影响因素。可以采用可视化技术如图表、地图等形式展示模型的结果，增强模型的可解释性和可理解性。
9. 模型应用：
   • 将建立好的模型应用于实际场景中，评估特定地点建设房地产的可行性和适宜性。根据模型的输出结果，制定相应的规划和决策。
10. 模型优化和迭代：

• 随着数据的更新和场景的变化，持续优化和改进模型，提高其预测能力和适用性。根据反馈结果对模型进行迭代和调整，不断提升模型的性能和效果。

参考代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv("property_development_data.csv")

# 划分特征和标签
X = data.drop("construction_decision", axis=1)
y = data["construction_decision"]

# 建立决策树分类模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 输入新的地点信息，预测建设决策
new_location = [[geo_feature1, geo_feature2, climate_feature1, climate_feature2, historical_disaster_data]]
decision = model.predict(new_location)

print("建设决策：", decision)

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问题三：建筑的重要性评分模型

1. 确定保护建筑的重要性标准：
   • 确定评估建筑重要性的标准，包括文化价值、历史意义、经济贡献、社区认同等方面。可以与当地专家、历史学家、社区成员等进行讨论和协商，确定保护建筑的评估标准。
2. 收集相关数据：
   • 收集与建筑相关的文化、历史、经济、社区等方面的数据，包括建筑的历史背景、文物保护等级、周边社区情况等。
3. 建立保护模型：
   • 基于确定的重要性标准，建立一个评估模型，用于确定社区中应该保留和保护的建筑。模型可以采用多种方法，如决策树、多因素评分模型、专家系统等。
4. 模型输入：
   • 模型的输入包括建筑的相关信息和评估指标，如建筑的历史、文化背景、地理位置、建筑特征等。
5. 模型输出：
   • 模型的输出是对建筑重要性的评估结果，包括建议采取的保护措施，如列为文物保护单位、修复和维护等。
6. 模型验证和调优：
   • 使用历史数据对建立的模型进行验证和调优，确保模型的准确性和有效性。可以通过专家评估、案例分析等方法来验证模型的合理性。
7. 模型应用：
   • 将建立好的保护模型应用于实际社区中，评估社区中建筑的重要性，并制定相应的保护措施和规划。根据模型的输出结果，社区领导者可以做出明智的保护决策。
8. 持续改进：
   • 随着时间的推移和社区情况的变化，持续改进和优化保护模型，以适应新的需求和挑战。定期更新模型的数据和参数，保持模型的准确性和有效性

参考代码：

# 建立多因素评分模型
def protection_model(building):
    score = 0
    # 根据建筑的文化价值、历史意义、经济贡献、社区认同等方面进行评估
    if building.cultural_value == "high":
        score += 3
    elif building.cultural_value == "medium":
        score += 2
    else:
        score += 1
    
    if building.historical_significance == "high":
        score += 3
    elif building.historical_significance == "medium":
        score += 2
    else:
        score += 1
    
    if building.economic_contribution == "high":
        score += 3
    elif building.economic_contribution == "medium":
        score += 2
    else:
        score += 1
    
    if building.community_identity == "high":
        score += 3
    elif building.community_identity == "medium":
        score += 2
    else:
        score += 1
    
    return score

# 示例建筑类
class Building:
    def __init__(self, cultural_value, historical_significance, economic_contribution, community_identity):
        self.cultural_value = cultural_value
        self.historical_significance = historical_significance
        self.economic_contribution = economic_contribution
        self.community_identity = community_identity

# 示例建筑
building = Building(cultural_value="high", historical_significance="high", economic_contribution="medium", community_identity="high")

# 使用保护模型评估建筑重要性
importance_score = protection_model(building)
print("建筑重要性评分：", importance_score)

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问题四：撰写信件

1. 选择历史地标：
   • 选择一个位于经历极端天气事件的地点的历史地标，确保该地标具有文化、历史或其他重要意义，并且可能受到极端天气事件的影响。例如，选择位于美国新奥尔良的圣路易斯大教堂。
2. 应用保险模型和保护模型：
   • 使用已经建立的保险模型评估该历史地标所在地区的风险情况，了解保险承保的可行性和风险。同时，使用保护模型评估该历史地标的重要性，并制定相应的保护措施。
3. 撰写信件：
   • 撰写一封一页的信件给社区，介绍保险模型和保护模型的应用情况，提出建议并制定计划、时间表和费用建议，用于未来珍爱该历史地标的命运。
4. 信件内容：
   • 信件内容应包括对历史地标的重要性的介绍，保险模型和保护模型的评估结果，以及未来保护计划的建议、时间表和费用估算。同时，提醒社区意识到保护历史地标的重要性，并鼓励他们采取行动。
5. 沟通与反馈：
   • 与社区领导者和相关利益相关者进行沟通，收集反馈意见，根据需要调整建议和计划，确保最终方案符合社区的期望和需求。

[日期]

亲爱的社区居民，

作为我们社区的一部分，我们深知我们历史地标的重要性以及面临的挑战。我们已经进行了对我们珍爱历史地标的保险和保护评估，并希望分享我们的见解和建议。

首先，我们的保险模型表明，我们的历史地标所在地区经历了极端天气事件的风险。虽然保险承保的可行性存在一定挑战，但我们仍然可以通过制定综合的保护计划来降低风险。

其次，根据我们的保护模型评估，我们的历史地标对于我们社区的文化、历史和社区认同具有至关重要的意义。因此，我们建议采取以下措施来保护我们的珍宝：

1. 列为文物保护单位：寻求政府和相关机构的支持，将我们的历史地标列为文物保护单位，以确保其受到法律保护。

2. 增强建筑结构：投资于维修和加固建筑结构，以提高其抗震和抗风能力。

3. 定期维护：制定定期维护计划，确保历史地标的长期保护和可持续性发展。

4. 社区参与：鼓励社区居民参与保护活动，增强对历史地标的认同和责任感。

最后，我们意识到保护历史地标需要大量的资金和资源。因此，我们建议制定一个长期的保护计划，并寻求政府、企业和社区的支持和合作。

让我们共同努力，保护我们的历史遗产，为我们的后代留下宝贵的遗产！

谢谢您的关注和支持。

诚挚地，

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[社区名称/组织名称]
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