×

基于广义贝塔分布动态模型的损失准备金贝叶斯分析。 (英语) Zbl 1304.91100号

摘要:为了使用具有动态平均函数和混合模型表示的第二类广义贝塔分布(GB2)对长尾损失储备数据进行建模,提出了一种贝叶斯方法。所提出的GB2分布提供了一个灵活的概率密度函数,它用轻尾和重尾嵌套各种分布,以便于在保险应用中准确地进行损失准备金。扩展平均函数以包括状态空间和阈值模型,提供了一种动态方法,以允许在理赔期间可能发生的不规则理赔行为和立法变更。GB2分布的混合被认为是一种建模未观察到的异质性的方法,这种异质性是由损失准备金数据中的巨额索赔发生率引起的。仿真研究和预测表明,模型参数估计精度较高。

MSC公司:

91B30型 风险理论,保险(MSC2010)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Aiuppa,T.A.,《皮尔逊曲线作为最大可能年度总损失近似值的评估》,《风险与保险杂志》,55,425-441(1988)
[2] Berger,J.O.,《统计决策理论和贝叶斯分析》(1985),Springer-Verlag:Springer-Verlag New York·兹比尔0572.62008
[3] Celeux,G。;福布斯,F。;罗伯特·C·P。;Titterington,D.M.,缺失数据模型的偏差信息标准,《经济学与统计学评论》,69,2,232-240(2002)
[4] Chan,J.S.K。;Choy,S.T.B。;Makov,U.E.,使用广义-(t)分布对损失准备金数据进行稳健贝叶斯分析,《阿斯汀公报》,38,1207-230(2008)·Zbl 1169.91384号
[5] 卡明斯,J.D。;Dionne,G。;McDonald,J.B。;Pritchett,B.M.,《GB2分布族在保险损失过程建模中的应用》,《保险:数学与经济学》,第9期,第257-272页(1990年)
[6] 康明斯,J.D。;Lewis,C.M。;Philips,R.D.,《针对灾难性损失的超额损失再保险合同定价》(Froot,Kenneth,《灾难风险融资》(1999),芝加哥大学出版社:芝加哥大学出版社)
[7] 康明斯,J.D。;McDonald,J.B。;Craig,M.,《风险损失分布和损失准备金支付尾部建模》,《应用经济学评论》,3,1-2,1-23(2007)
[8] de Alba,E.,未决赔款准备金的贝叶斯估计,《北美精算杂志》,6,4,1-20(2002)·兹比尔1084.62554
[9] De Jong,P。;Penzer,J.,状态空间形式的ARMA模型,《统计与概率快报》,70119-125(2004)·Zbl 1107.62088号
[10] De Jong,P。;Zehnwirth,B.,《索赔保留状态空间模型和卡尔曼滤波器》,精算师学会杂志,110,157-181(1983)
[11] (Gilks,W.R.;Richardson,S.;Spiegelhalter,D.,《实用马尔可夫链蒙特卡罗》(1996),查普曼-霍尔:查普曼–霍尔纽约)·Zbl 0845.60072号
[12] Hamilton,J.D.,第50章国家空间模型,《计量经济学手册》,43039-3080(1994)
[13] 黑斯廷斯,W.K.,《使用马尔可夫链的蒙特卡罗抽样方法及其应用》,《生物统计学》,第57期,第97-109页(1970年)·Zbl 0219.65008号
[14] Koop,G。;Potter,S.M.,《美国失业中的动态不对称》,《商业与经济统计杂志》,第17期,第298-313页(1999年)
[16] Li,W.K。;Lam,K.,用门槛ARCH模型模拟股票收益的不对称性,《皇家统计学会杂志:B辑》,44,333-341(1995)
[17] Ling,S.,关于双阈值ARMA条件异方差模型的概率特性,应用概率杂志,36,688-705(1999)·Zbl 1109.62340号
[18] Mack,T.,《汽车保险评级或IBNR索赔准备金估算的简单参数模型》,《阿斯汀公报》,第21期,第93-109页(1991年)
[19] McDonald,J.B。;Butler,R.J.,《应用于失业持续时间的一些广义混合分布》,《经济学与统计评论》,69,2,232-240(1987)
[20] 北卡罗来纳州大都会。;罗森布鲁斯,A.W。;Rosenbluth,M.N。;Teller,A.H.,用快速计算机器计算状态方程,化学物理杂志,211087-1091(1953)·Zbl 1431.65006号
[21] 蒙哥马利,A.L。;扎诺维茨,V。;Tsay,R.S。;Tiao,G.C.,《美国失业率预测》,《美国统计协会杂志》,93478-493(1998)·Zbl 0918.62091号
[22] Ntzoufras,I。;Dellaportas,P.,包含索赔计数不确定性的未偿债务贝叶斯建模,《北美精算杂志》,6,1,113-128(2002)·Zbl 1084.62544号
[23] Paulson,A.S。;Faris,N.J.,衡量年度总索赔分布的实用方法,(Cumins,J.D.,财产责任保险战略规划和建模(1985),Kluwer学术出版社:Kluwer学术出版社,马萨诸塞州诺威尔)
[24] Ramlau-Hansen,H.,非寿险偿付能力研究。第1部分:。火灾、风暴和玻璃索赔分析,《斯堪的纳维亚精算期刊》,3-34(1988)
[25] A.F.M.史密斯。;Roberts,G.O.,《通过吉布斯采样器和相关马尔可夫链蒙特卡罗方法进行贝叶斯计算》,英国皇家统计学会杂志:B辑,55,3-23(1993)·Zbl 0779.62030号
[26] Spiegelhalter,D。;贝斯特,N.G。;卡林,B.P。;范德林德(Van der Linde,A.),模型复杂性和拟合的贝叶斯度量,《皇家统计学会杂志》(Journal of the Royal Statistical Society)。系列B,64,583-616(2002),(含讨论)·Zbl 1067.62010年
[27] Taylor,G.C.,《损失准备金:精算视角》(2000),Kluwer学术出版社:Kluwer-学术出版社波士顿
[29] Tong,H.,《关于阈值模型》(Chen,C.H.,模式识别和信号处理(1978),Sijthoff和Noordhoff:Sijthof和Noordhoff Amsterdam)
[30] Verrall,R.J.,链梯线性模型的状态空间表示,精算师学会期刊,116,589-609(1989)
[31] Verrall,R.J.,《随机索赔准备金模型和链式技术的研究》,《保险:数学与经济学》,26,1,91-99(2000)·Zbl 1072.62654号
[32] 杨,X。;弗里斯,E.W。;Zhang,Z.,《广义贝塔copula及其在多元长尾数据建模中的应用》,《保险:数学与经济学》,49,2,265-284(2011)·Zbl 1218.62049号
[33] Zehnwirth,B.,概率发展因子模型及其在损失准备金可变性、预测区间和基于风险的资本中的应用,(意外精算学会论坛,1994年春季论坛(1994)),447-605
[34] Zhang,Y。;杜基克,V。;Guszcza,J.,《预测保险赔款的贝叶斯非线性模型》,《皇家统计学会杂志》A,175,1-20(2012)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。