Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-fin > arXiv:0904.1483

帮助 | 高级搜索

定量金融 > 风险管理

arXiv:0904.1483 (q-fin)
[提交于 2009年4月9日 ]

标题: 索赔准备金中的模型不确定性在Tweedie复合泊松模型中

标题: Model uncertainty in claims reserving within Tweedie's compound Poisson models

Authors:Gareth W. Peters, Pavel V. Shevchenko, Mario V. Wüthrich
摘要: 在本文中,我们使用Tweedie的复合泊松模型来研究准备金估算问题。 我们开发了最大似然和贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法来拟合该模型,然后在不同情景下比较估计的模型。 我们所展示的关键点是将考虑模型不确定性的预测与不考虑模型不确定性的预测进行比较。 我们考虑了模型选择问题以及预测准备金的模型平均解决方案。 作为这一过程的一部分,我们还考虑了变量选择的子问题,以获得被拟合模型的简洁表示。
摘要: In this paper we examine the claims reserving problem using Tweedie's compound Poisson model. We develop the maximum likelihood and Bayesian Markov chain Monte Carlo simulation approaches to fit the model and then compare the estimated models under different scenarios. The key point we demonstrate relates to the comparison of reserving quantities with and without model uncertainty incorporated into the prediction. We consider both the model selection problem and the model averaging solutions for the predicted reserves. As a part of this process we also consider the sub problem of variable selection to obtain a parsimonious representation of the model being fitted.
主题: 风险管理 (q-fin.RM) ; 计算金融 (q-fin.CP)
引用方式: arXiv:0904.1483 [q-fin.RM]
  (或者 arXiv:0904.1483v1 [q-fin.RM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0904.1483
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: ASTIN Bulletin 39(1), pp.1-33, 2009

提交历史

来自: Pavel Shevchenko V [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2009 年 4 月 9 日 09:23:37 UTC (223 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
q-fin.RM
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2009-04
切换浏览方式为:
q-fin
q-fin.CP

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号