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吉尔伯特·W·费林厄姆。;阿萨纳西奥斯·科塔斯;布莱恩·哈特曼（Brian M.Hartman）。

群体健康索赔的贝叶斯非参数预测模型。 （英语） Zbl 1308.91080号

保险。数学。经济。 60, 1-10 (2015).
概述：通常用于拟合当前索赔数据和预测未来索赔的模型通常是参数化的，相对来说不灵活。不正确的模型假设可能会导致模型错误指定，这最多会导致利润减少，最坏会导致危险的、意料之外的风险敞口。即使是混合模型也可能不够灵活，无法正确拟合数据。相反，使用贝叶斯非参数模型可以显著改善索赔预测，从而改善群体健康实践中的风险管理决策。从一家大型健康保险公司的中型集团的模拟数据和实际数据来看，这一改进意义重大。非参数方法优于类似的贝叶斯参数模型，尤其是在预测新业务的未来索赔时（前一年数据中没有的整个集团）。在我们的分析中，非参数模型在预测更新和新业务成本方面优于参数模型。随着全球医疗成本的上升，这一点尤为重要。

引用于9文件

MSC公司：

91B30型 风险理论，保险（MSC2010）
62G05型 非参数估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

狄利克雷过程先验;多模先验;前套管;新业务;风险管理

软件：

吉布斯特;博阿
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.W.Fellingham}等人，《保险》。数学。经济。60，1-10（2015；Zbl 1308.91080）
全文： 内政部

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