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A Multivariate Analysis of Intercompany Loss Triangles

机译：公司间损失三角形的多元分析

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The prediction of insurance liabilities often requires aggregating experience of loss payment from multiple insurers. The resulting data set of intercompany loss triangles displays a multilevel structure of claim development where a portfolio consists of a group of insurers, each insurer several lines of business, and each line various cohorts of claims. In this article, we propose a Bayesian hierarchical model to analyze intercompany claim triangles. A copula regression is employed to join multiple triangles of each insurer, and a hierarchical structure is specified on major parameters to allow for information pooling across insurers. Numerical analysis is performed for an insurance portfolio of multivariate loss triangles from the National Association of Insurance Commissioners. We show that prediction is improved through borrowing strength within and between insurers based on training and holdout observations.
机译：保险负债的预测通常需要汇总多家保险公司的赔付经验。公司间损失三角形的结果数据集显示了索赔开发的多层结构，其中投资组合由一组保险人组成，每个保险人有几项业务，每行有不同的索赔群组。在本文中，我们提出了一种贝叶斯层次模型来分析公司间索赔三角。 copula回归用于连接每个保险公司的多个三角形，并在主要参数上指定了层次结构，以允许跨保险公司进行信息汇总。国家保险专员协会对多元损失三角形的保险组合进行了数值分析。我们显示，根据培训和坚持观察，通过保险公司内部和之间的借贷强度可以改善预测。

著录项

  • 来源
    《The journal of risk and insurance》 |2017年第2期|717-737|共21页
  • 作者

    Shi Peng;

  • 作者单位

    Univ Wisconsin, Sch Business, Dept Actuarial Sci Risk Management & Insurance, 975 Univ Ave, Madison, WI 53706 USA;

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  • 正文语种 eng
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