Fast robust SUR with economical and actuarial applications
Notice bibliographique
Résumé
The seemingly unrelated regression (SUR) model is a generalization of a linear regression model consisting of more than one equation, where the error terms of these equations are contemporaneously correlated. The standard feasible generalized linear squares (FGLS) estimator is efficient as it takes into account the covariance structure of the errors, but it is also very sensitive to outliers. The robust SUR estimator of Bilodeau and Duchesne (Canadian Journal of Statistics, 28:277–288, 2000) can accommodate outliers, but it is hard to compute. First, we propose a fast algorithm, FastSUR, for its computation and show its good performance in a simulation study. We then provide diagnostics for outlier detection and illustrate them on a real dataset from economics. Next, we apply our FastSUR algorithm in the framework of stochastic loss reserving for general insurance. We focus on the general multivariate chain ladder (GMCL) model that employs SUR to estimate its parameters. Consequently, this multivariate stochastic reserving method takes into account the contemporaneous correlations among run‐off triangles and allows structural connections between these triangles. We plug in our FastSUR algorithm into the GMCL model to obtain a robust version. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 2016
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».