应用copula建模车辆保险组合的总损失

M. J. Bianco, Yennyfer Feo, Lucas Barreda Frank
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摘要

本文的目的是分析与研究这两个变量相关的问题,这两个变量影响确定保险业务的技术损失。本研究的目的是评估巴西汽车保险投资组合中预期总损失的计算方法。本研究的目的是评估一种方法,在这种方法中,我们确定了一种方法,在这种方法中,我们确定了一种方法,在这种方法中,我们确定了一种方法,在这种方法中,我们确定了一种方法,在这种方法中,我们确定了一种方法。在本研究中,我们分析了两种不同类型和程度的随机关联,分别是频率和严重程度。结果表明,他们表现出极端行为,肯德尔相关负且低(-0.24),但拒绝5%置信度的独立假设。在此框架下,克莱顿交配旋转270度,频率和严重程度分别为边际exp -泊松和对数正态,提供了最佳的损失估计,与基础的经验平均损失相差12%。最后,我们发现,在本案例中假定严重程度和频率之间的独立性将导致对预期损失的显著高估。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Aplicación de cópulas para modelar la pérdida total en una cartera de seguros vehiculares
El objetivo del presente trabajo se centra en analizar la problemática asociada con el estudio de las dos variables que influyen en la determinación de la pérdida técnica para el negocio asegurador. En este sentido, son puestas a prueba dos metodologías para el cálculo de los siniestros totales esperados en una cartera de seguros de autos en Brasil. En primera instancia, se consideró un modelo estadístico univariado denominado tradicional, del cual se encontró que la distribución Log-Normal fue la de mejor ajuste. Como segunda metodología, fue calibrado un modelo de cópula que permite incorporar distintos tipos y grados de asociación estocástica para las variables frecuencia y severidad. Los resultados mostraron que estas presentan comportamientos extremos, con una correlación de Kendall negativa y baja (-0.24), pero que rechazan la hipótesis de independencia al 5 % de confianza. Con este marco, la cópula de Clayton rotada 270 grados, con marginales Exp-Poisson y Log-Normal para la frecuencia y severidad respectivamente, presentó las mejores estimaciones de pérdida llegando a una diferencia de 12 % con la pérdida promedio empírica de la base. Para finalizar, se detectó que asumir independencia entre severidad y frecuencia para este caso de estudio, llevaría a sobrestimaciones significativas de la pérdida esperada.
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