论异常值对损失准备金评估的影响
统计方法学
2023-06-22 v2 风险管理
摘要
损失准备金评估技术对数据中的异常值或模型假设偏离的敏感性是一个众所周知的挑战。已表明流行的链梯准备金评估方法在此类异常观测下存在显著风险，因为即便仅一个异常值也可能使准备金估计发生显著偏移。因此链梯准备金评估技术是非稳健的。本文在 Mack 模型(Mack, 1993)下研究准备金与预测均方误差的敏感性。这是通过推导影响函数实现的，影响函数由相关感兴趣统计量对某一观测的一阶导数算得。我们也给出并讨论了当总准备金假设为对数正态分布时分位数的影响函数。此外，比较了 Mack 模型下各事故年准备金的与 Bornhuetter-Ferguson 方法的影响函数。结果表明，增量赔款对这些感兴趣统计量的影响在损失三角形内差异很大，且严重依赖于三角形中的其他单元格。结果使用一家比利时非寿险保险人的数据作了说明。
引用
@article{arxiv.2203.00184,
title = {On the impact of outliers in loss reserving},
author = {Benjamin Avanzi and Mark Lavender and Greg Taylor and Bernard Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00184},
year = {2023}
}