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使用分数驱动的时间序列模型预测总索赔

作者

上市的：
  • 玛丽亚娜·阿罗佐·B·德·梅洛
  • 克里斯蒂亚诺·A·C·费尔南德斯
  • 爱德华多·德梅洛

摘要

在保险业中，保费估计和破产概率评估从根本上取决于总索赔分布。从数学角度来看，累计索赔变量是随机变量的随机和。获得其概率分布的解析表达式是一项艰巨的任务。本文提出了一种新的索赔预测分布建模方法。将新提出的广义自回归得分模型结合起来，以指定索赔数量和索赔严重程度的非高斯分布。在所有模型中，根据分数驱动机制制定了随时间变化的适当参数。通过使用快速傅里叶变换，我们可以从数值上获得聚合索赔分布。该方法应用于巴西一家汽车保险公司提供的实际数据。

建议引用

  • 玛丽亚娜·阿罗佐·B·德·梅洛和克里斯蒂亚诺·A·C·费尔南德斯和爱德华多·F·L·德·梅洛，2018年。"使用分数驱动的时间序列模型预测总索赔,"Neerlandica统计荷兰统计与运营研究学会，第72卷（3），第354-374页，8月。
    • 手柄：RePEc:bla:stanee:v:72:y:2018:i:3:p:354-374
    DOI:10.1111/桶12139
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    IDEAS上列出的参考文献

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