Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Modeling Dependencies in Claims Reserving with GEE

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10159163" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10159163 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.insmatheco.2013.09.018" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.insmatheco.2013.09.018</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.insmatheco.2013.09.018" target="_blank" >10.1016/j.insmatheco.2013.09.018</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modeling Dependencies in Claims Reserving with GEE

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A common approach to the claims reserving problem is based on generalized linear models (GLM). Within this framework, the claims in different origin and development years are assumed to be independent variables. If this assumption is violated, the classical techniques may provide incorrect predictions of the claims reserves or even misleading estimates of the prediction error. In this article, the application of generalised estimating equations (GEE) for estimation of the claims reserves is shown. Claimtriangles are handled as panel data, where claim amounts within the same accident year are dependent. Since the GEE allow to incorporate dependencies, various correlation structures are introduced and some practical recommendations are given. Model selection criteria within the GEE reserving method are proposed. Moreover, an estimate for the mean square error of prediction for the claims reserves is derived in a nonstandard way and its advantages are discussed. Real data examples are pr

  • Název v anglickém jazyce

    Modeling Dependencies in Claims Reserving with GEE

  • Popis výsledku anglicky

    A common approach to the claims reserving problem is based on generalized linear models (GLM). Within this framework, the claims in different origin and development years are assumed to be independent variables. If this assumption is violated, the classical techniques may provide incorrect predictions of the claims reserves or even misleading estimates of the prediction error. In this article, the application of generalised estimating equations (GEE) for estimation of the claims reserves is shown. Claimtriangles are handled as panel data, where claim amounts within the same accident year are dependent. Since the GEE allow to incorporate dependencies, various correlation structures are introduced and some practical recommendations are given. Model selection criteria within the GEE reserving method are proposed. Moreover, an estimate for the mean square error of prediction for the claims reserves is derived in a nonstandard way and its advantages are discussed. Real data examples are pr

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Insurance: Mathematics and Economics

  • ISSN

    0167-6687

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    53

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    786-794

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus