广义加权损失函数下准备金的分位信度估计  

Quantile Credibility Claims Reserving under Generalized Weighted Loss Function

作　　者：张庆莉 吴黎军[2] ZHANG Qing-li;WU Li-jun(College of Mathematics and Physics,Xinjiang Agriculture University,Urumqi 830052,China;College of Mathematics and System Sciences,Xinjiang University,Urumqi 830046,China)

机构地区：[1]新疆农业大学数理学院,新疆乌鲁木齐830052 [2]新疆大学数学与系统科学学院,新疆乌鲁木齐830046

出　　处：《数学的实践与认识》2022年第7期60-66,共7页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金(11861064)。

摘　　要：由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计.Due to the flow of the triangle data sample size is limited,Using regression model to estimate reserves,it can solve the limited problem of claim data sample size.On the basis of the Cheng Ji's model,the quantile regression model combined with the credibility theory under generalized,weighted loss function,we get the estimates of reserves and give the parameter estimation.

关 键 词：广义加权损失函数 分位信度模型 案均赔款法 准备金 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计] F840[理学—数学]