关于多年期微观层面聚合风险模型
应用统计
2020-06-12 v1
摘要
对于典型的保险组合，短时期（通常为一年）的索赔过程的特征在于观测索赔频率及相应的索赔强度。聚合风险模型将该组合描述为索赔金额聚合的随机和。在经典框架中，为简便起见，假设索赔频率与索赔强度相互独立。然而，放宽这一独立性假设的兴趣日益增长，该假设更为现实且对实际保险费率厘定有用。虽然已有研究共同致力于捕捉单一时期内频率与总强度之间的依赖关系，Oh 等人（2020a）的工作提供了一个有趣的扩展，增加了对个体强度间依赖关系的捕捉。在本文中，我们在一个拥有多年期微观层面频率与强度的组合框架内扩展了这些工作。这使我们能够开发一个因子 copula 模型框架，捕捉多年期索赔频率与索赔强度之间的各类依赖关系。因此，它是对早期关于一年期依赖频率-强度模型以及用于捕捉索赔序列依赖的随机效应模型的清晰扩展。我们聚焦于使用一类椭圆 copula 对依赖关系建模的结果。本文进一步描述了如何使用一家新加坡保险公司提供的示例性索赔数据来校准所提出的模型。估计结果为我们模型所捕捉的所有形式的依赖关系提供了有力证据。
引用
@article{arxiv.2006.06151,
title = {On a Multi-Year Microlevel Collective Risk Model},
author = {Rosy Oh and Himchan Jeong and Jae Youn Ahn and Emiliano A. Valdez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06151},
year = {2020}
}