面向损失准备金的贝叶斯偏态重尾建模
统计方法学
2023-12-07 v1 应用统计
其他统计学
摘要
本文关注为支付未决赔款而进行的损失准备金建模。由于任何给定赔款的应付金额直到结算时才可知，我们通过重尾和偏态分布提出一个灵活的模型来处理未决负债。推断依赖于马尔可夫链蒙特卡洛方法，通过吉布斯采样器和自适应Metropolis算法步骤实现快速计算并提供高效算法。一个基于流量三角形的示例模拟了典型数据集，并研究了所提模型的性质。此外，还考虑了一个案例研究，结果表明，在存在偏态和重尾的情况下，所提模型优于文献中已确立的常用损失准备金模型。
引用
@article{arxiv.2312.03139,
title = {A Bayesian Skew-heavy-tailed modelling for loss reserving},
author = {William L. Leão and Viviana G. R. Lobo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03139},
year = {2023}
}