Claims Reserving When There Are Negative Values in the Runoff Triangle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is concerned with the situation that occurs in claims reserving when there are negative values in the development triangle of incremental claim amounts. Typically these negative values will be the result of salvage recoveries, payments from third parties, total or partial cancellation of outstanding claims due to initial overestimation of the loss or to a possible favorable jury decision in favor of the insurer, rejection by the insurer, or just plain errors. Some of the traditional methods of claims reserving, such as the chain-ladder technique, may produce estimates of the reserves even when there are negative values. However, many methods can break down in the presence of enough (in number and/or size) negative incremental claims if certain constraints are not met. Historically the chain-ladder method has been used as a gold standard (benchmark) because of its generalized use and ease of application. A method that improves on the gold standard is one that can handle situations where there are many negative incremental claims and/or some of these are large. This paper presents a Bayesian model to consider negative incremental values, based on a three-parameter log-normal distribution. The model presented here allows the actuary to provide point estimates and measures of dispersion, as well as the complete distribution for outstanding claims from which the reserves can be derived. It is concluded that the method has a clear advantage over other existing methods. A Markov chain Monte Carlo simulation is applied using the package WinBUGS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle