In the case of a large number of ex

In the case of a large number of exposure units,
estimates can be made about the likelihood that
a given number of losses will occur, and predictions
can be made on the basis of these estimates.
Here the expectation is that the predicted number of
losses will occur. In the case of aggregate exposures,
the degree of risk is not the probability of a single
occurrence or loss; it is the probability of some outcome
different from that predicted or expected. Insurance
companies make predictions about losses
that are expected to occur and charge a premium
based on this prediction. For the insurance company,
then, the risk is that its prediction will not be
accurate. Supposethat based on past experience, an
insurer estimates that 1 out of 1000 houses will burn.
If the company insures 100,000 houses, it might predict
that 100 houses will burn out of the 100,000
insured, but it is highly unlikely that 100, and only
100, houses will burn. The actual experience will
undoubtedly deviate from the expectation, and insofar
as this deviation is unfavorable, the insurance
company faces risk. Therefore, the insurance company
not only predicts the number of houses that
will burn but also estimates the range of error. The
prediction might be that 100 losses will occur and
that the range of possible deviation will be plus or
minus 10. Some number of houses between 90 and
110 are expected to burn, and the possibility that
the number will be more than 100 is the insurer’s
risk. Students who have studied statistics will note
that when one of the standard measures of dispersion
(such as the standard deviation) is used, risk is
measurable, and we can say that more risk or less
risk exists in a given situation, depending on the
standard deviation.

Kết quả (Việt) 1:

Trong trường hợp của một số lượng lớn các đơn vị tiếp xúc,ước tính có thể được thực hiện về khả năng đómột số thiệt hại sẽ xảy ra, và dự báocó thể được thực hiện trên cơ sở những ước tính.Dưới đây những kỳ vọng là dự đoán sốthiệt hại sẽ xảy ra. Trong trường hợp tổng hợp tiếp xúc,mức độ nguy cơ không phải là xác suất của một đĩa đơnsự xuất hiện hoặc bị mất; nó là xác suất của một số kết quảkhác nhau từ đó dự đoán hoặc dự kiến. Bảo hiểmcông ty làm cho dự đoán về thiệt hạimà dự kiến sẽ xảy ra và tính phí bảo hiểmDựa trên dự đoán này. Đối với công ty bảo hiểm,sau đó, rủi ro là dự đoán của nó sẽ khôngchính xác. Supposethat dựa trên kinh nghiệm quá khứ, mộtdoanh nghiệp bảo hiểm ước tính rằng 1 trong số 1000 nhà sẽ đốt cháy.Nếu công ty đảm bảo 100.000 ngôi nhà, nó có thể dự đoán100 nhà sẽ đốt cháy ra khỏi các 100.000được bảo hiểm, nhưng nó là rất khó mà 100, và chỉ100, ngôi nhà sẽ đốt cháy. Kinh nghiệm thực tế sẽkhông nghi ngờ gì đi chệch từ kỳ vọng, và phạm vivì độ lệch này là không thuận lợi, bảo hiểmcông ty phải đối mặt với nguy cơ. Do đó, công ty bảo hiểmkhông chỉ dự đoán số lượng nhà ở màsẽ đốt cháy nhưng cũng ước tính phạm vi của các lỗi. Cácdự đoán có thể là 100 thiệt hại sẽ xảy ra vàphạm vi của các độ lệch có thể sẽ được cộng thêm hoặctrừ 10. Số nhà giữa 90 và110 được dự kiến sẽ đốt cháy, và khả năng màmột số sẽ là nhiều hơn 100 các hãng bảo hiểmnguy cơ. Sinh viên đã nghiên cứu thống kê sẽ lưu ýrằng khi một trong các biện pháp tiêu chuẩn phân tán(chẳng hạn như độ lệch chuẩn) sử dụng, rủi ro làđo lường được, và chúng tôi có thể nói rằng nhiều hơn nữa nguy cơ hoặc ít hơnnguy cơ tồn tại trong một tình huống nhất định, tùy thuộc vào cácđộ lệch chuẩn.