复合泊松设定下由大暴露渐近性引出的 Mack 估计量
风险管理
2023-10-19 v1 应用统计
摘要
Mack 的无分布链梯法证明了链梯预测量的使用合理性，并使 Mack 能够推导链梯预测量的条件均方预测误差估计量。经典保险损失模型（即复合泊松类型）与 Mack 的无分布链梯法不一致。然而，对于由暴露（如合同数）索引的复合泊松损失模型序列，我们证明可通过考虑大暴露渐近性来推导链梯预测量和 Mack 的条件均方预测误差估计量。因此，无需依赖无分布链梯法模型假设的有效性，即可用 Mack 估计量量化链梯预测不确定性。
引用
@article{arxiv.2310.12056,
title = {Mack's estimator motivated by large exposure asymptotics in a compound Poisson setting},
author = {Nils Engler and Filip Lindskog},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12056},
year = {2023}
}