Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2023

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metoda drabinowa (CL)

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Statistical Estimation Methods Benchmarking in R Using Insurance Claims Data

Budlla Teuta, Haxhi Kleida, Llagami Etleva, Raҫo Endri, Zaҫaj Oriana

Mathematica Applicanda

2023

Vol. 51, no. 2

305--320

The assessment of claim reserves is one of the components of risk management. This paper aims to analyze and to establish a realistic approach to claims reserving using generalized linear models for loss reserving. The chain ladder is formulated in a GLM context, and then after, the statistical distribution of the loss reserve is analyzed. Such structure is consequently used while testing the necessity for initiation from the chain ladder model and to formulate any required model extensions. The GLM allows the use of bootstrapping in estimating the prediction error. This is not the case with the standard chain ladder technique, which is a distribution-free method. The application of the generalized linear model cannot put back the actuarial judgment and business knowledge. Nevertheless, careful data analysis such as the generalized linear model substantially reorganizes any system and projection procedure. Based in one solid mathematical ground, it is more comfortable for the reserving actuary to explain his projections to the management board and underwriters. These models will be discussed using the claim data from the DMTPL (Domestic Motor Third Party Liability) portfolio of an Albanian insurance company.

Ocena rezerw roszczeń jest jednym z elementów zarządzania ryzykiem. Niniejsza praca ma na celu analizę i opracowanie realistycznego podejścia do rezerw roszczeń przy użyciu uogólnionych modeli liniowych stosowanych do ustalania rezerwowania na poczet strat. Metoda łańcucha schodkowego jest sformułowana w kontekście GLM (uogólnionych modeli liniowych), a następnie analizowany jest statystyczny rozkład rezerwy na poczet strat. Taka struktura jest następnie używana podczas testowania konieczności inicjacji z modelu łańcucha schodkowego i formułowania ewentualnych koniecznych rozszerzeń modelu. GLM umożliwia użycie bootstrapingu do szacowania błędu predykcji. Nie dotyczy to standardowej techniki łańcucha schodkowego, która jest metodą niezależną od rozkładu. Zastosowanie uogólnionego modelu liniowego nie może zastąpić osądu aktuarialnego i wiedzy biznesowej. Niemniej jednak, staranne analizy danych, takie jak uogólniony model liniowy, istotnie przekształcają jakikolwiek system i procedurę prognozowania. Opierając się na solidnych podstawach matematycznych, ustalającemu rezerwę aktuariuszowi jest łatwiej wyjaśnić swoje prognozy zarządowi i ubezpieczycielom. Te modele zostaną omówione przy użyciu danych dotyczących roszczeń z portfela (DMTPL) (ubezpieczenie odpowiedzialności cywilnej w ruchu drogowym) albańskiej firmy ubezpieczeniowej.