Replication Data and Machine Learning Models for: Asymmetric Actuarial Audit for Evaluating Nature-Based Solutions
Jason Gabriel Acevedo Esquivel, Miguel Ángel López Zavala, Thalía Turrén-Cruz
自然基盤ソリューション評価のための非対称アクチュアリアル監査を再現するデータセットと学習済みモデルを公開。モンテカルロ生成した5万件の極端水文気象イベントを用い、降水異常・土壌浸透性・斜面勾配の相互作用をモデル化。LightGBMやXGBoostがパラメトリック気候保険の資本効率を高めベーシスリスクを低減し得ることを示す。損失関数の設計がモデル構造より重要と論じる。