文件名称：最终计数信息对损失准备金价值的实证研究-研究论文
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更新时间：2024-06-08 15:18:16
bootstrap chain ladder count data
本文的目的是测试依赖于索赔计数数据的损失准备金模型是否可以产生比链梯模型（不依赖计数）更好的预测。 在遭受较小的预测误差的意义上说更好。 该问题已通过参考Meyers-Shi数据集进行了经验检验。 在新出现的数字证据的基础上得出结论。 当将链梯应用于以风险最终确定率随时间发生重大变化为特征的投资组合时，被视为容易受到预测误差的影响。 由于这个原因，这里重点放在了这类测试产品的选择上。 链式阶梯模型适用于许多投资组合，还有两个其他模型，即依赖于索赔计数数据的“每次索赔产生的付款”（PPCI）和“最终确定的每次索赔的付款”（PPCF）。 后一种模型尤其旨在控制最终确定率的变化。 每个模型都用于估计损失准备金和相关的预测误差。 引人入胜的叙述出现了。 链梯的性能极差。 就预测误差而言，PPCI或PPCF模型可产生80％的性能，或两者均可产生卓越的性能。 当链式*产生三个模型中最佳的性能时，这似乎是由于计数数据不稳定或索赔确定率随时间变化相对较小而造成的。