The Bayes Premium in an Aggregate Loss Poisson-Lindley Model with Structure Function STSP
Notice bibliographique
Résumé
Many premium calculating problems in actuarial science consider the number of claims, denoted as K, as the variable risk. Traditionally, this random variable is modelled by the Poisson distribution. However, it is well known that automobile insurance portfolios are characterized by zero-inflation (high percentage of zero values in the sample) and overdispersion (the variance is greater than the mean), and the Poisson distribution does not properly reflect the last phenomenon. In this paper we determine the Bayes premium considering that K follows a Poisson-Lindley distribution, with parameter $\theta_{1}$ in $[0,1]$, which is a potential alternative to describe these situations. As the structure function for $\theta_{1}$ we elicit the standardized two-sided power distribution, which is a reasonable alternative to the usual beta distribution. In addition, an aggregate loss model is considered with primary distribution given by the Poisson-Lindley distribution. A Bayesian analysis is developed to obtain the Bayes premium. The conclusion is that the STSP is not an adequate alternative in the problem in question because it is more informative and less dispersed than the Beta distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».