Publikace detail

Statistical Tools for Modeling Claim Severity

Autoři: Jindrová Pavla | Sipková Lubica

Rok: 2014

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: European Financial Systems 2014: Proceedings of the 11th International Scientific Conference

Název nakladatele: Masarykova univerzita

Místo vydání: Brno

Strana od-do: 288-294

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Statistické nástroje pro modelování závažných škod	Hlavním cílem tohoto příspěvku je poukázat na nový přístup statistického modelování závažných škod pomocí kvantilových funkcí. V příspěvku jsou jednak vysvětleny teoretické principy a dále je prezentována aplikace modelu pro modelování závažných škod na základě kvantilové funkce. Závažné škody v neživotním pojištění představují peněžní ztrátu při pojistných událostech a jsou obvykle modelovány ako nezáporná spojitá náhodná proměnná. Podmínky, za kterých vznikají škody v neživotním pojištění a jsou zahrnuté do údajové základy, umožňují, abychom je považovali za hodnoty pocházející ze specifického pravděpodobnostního rozdělení s velkou pravděpodobností výskytu hodnot v jejich koncích. Pravděpodobnostní modely rozdělení škod v neživotním pojištění tvoří východisko pro řešení většího množství navazujících problematických úloh pojišťovacích společností. Chceme-li definovat modely založené na empirických datech, lze využít více metod, např. klasické metody pravděpodobnostního modelování pomocí např. testu dobré shody, jadrové odhady funkcí hustot, modelování pomocí směsí (mixture models). V tomto ohledu se metody kvantilového modelování jeví jako vhodný a flexibilní nástroj na modelování rozdělení pravděpodobnosti s „těžkými konci“, tj. s dlouhými a hrubými konci. Při použití tohoto přístupu se nám podařilo potvrdit výhody kvantilového modelování a jeho užitečnost v praktické oblasti neživotního pojištění.	model závažných škod; kvantilová funkce;lognormální rozdělení;Pareto rozdělení
eng	Statistical Tools for Modeling Claim Severity	The main aim of the paper is point out on a new approach to statistical modelling of claims severity by using quantile functions. In addition to explain the theoretical principles and present the application of claims severity models that based on quantile function. Claims severity in non-life insurance refers to the monetary loss of an insurance claim and is usually modeled as a non-negative continuous random variable. The conditions under which claims are performed and data are collected allow considering the claims severity to be samples from specific heavy-tailed probability distribution. Probability models of claims severity creates the basis for solving of many substantial problems in non-life insurance company. To find the models based on empirical data can be used several methods such as goodness of fit tests, kernel densities, composition distributions or mixture distributions. In this regard, quantile methods provide an appropriate and flexible approach to the probability modelling needed to obtain well-fitted tails. By using this approach, it has been confirmed the advantages of quantile models and their usefulness for non-life insurance practice.	claims severity model;quantile function;lognormal distribution;Pareto distribution

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte