Generalized Linear Mixed Models for Dependent Compound Risk Models
Notice bibliographique
Résumé
In ratemaking, calculation of a pure premium has traditionally been based on modeling frequency and severity in an aggregated claims model. For simplicity, it has been a standard practice to assume the independence of loss frequency and loss severity. In recent years, there is sporadic interest in the actuarial literature exploring models that departs from this independence. In this article, we extend the work of Garrido et al. (2016) which uses generalized linear models (GLMs) that account for dependence between frequency and severity and simultaneously incorporate rating factors to capture policyholder heterogeneity. In addition, we quantify and explain the contribution of the variability of claims among policyholders through the use of random effects using generalized linear mixed models (GLMMs). We calibrated our model using a portfolio of auto insurance contracts from a Singapore insurer where we observed claim counts and amounts from policyholders for a period of six years. We compared our results with the dependent GLM considered by Garrido et al. (2016), Tweedie models, and the case of independence. The dependent GLMM shows statistical evidence of positive dependence between frequency and severity. Using validation procedures, we find that the results demonstrate a more superior model when random effects are considered within a GLMM framework.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».