Results found: 2

Search results

Search:
in the keywords: collective risk model

Sort By:

Limit search:

Ulepszenie aproksymacji indywidualnego modelu ryzyka przez kolektywny model ryzyka

100%

Nikodem-Słowikowska A.

Śląski Przegląd Statystyczny

2012

issue 10(16)

69-81

In the individual risk model the aggregate claims distribution can be calculated by using the compound distribution. In this article two approximations will be described: the compound Poisson approximation and the compound negative binomial approximation. Using this method of calculated aggregate claims distribution, errors of approximation are made. To reduce these errors the higher order approximations can be used, which are taken from [Pits]. In this article the numerical examples, including the refinement of the compound approximation, are considered for homogeneous portfolio and for inhomogeneous portfolios with two classes.

Robust Bayesian Prediction with Asymmetric Loss Function in Poisson Model of Insurance Risk

100%

Boratyńska A., Warsaw School of Economics I. o. E.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

2006

vol. 196

In robust Bayesian analysis a prior is assumed to belong to a family instead of being specified exactly. The multiplicity of priors leads to a collection of Bayes actions. It is clearly essential to be able to recommend one action (estimate, predictor) from this set. We consider the problem of robust Bayesian prediction of a Poisson random variable under LINEX loss. Some uncertainty about the prior is assumed by introducing three classes of conjugate priors. The conditional Г-minimax predictors and posterior regret Г-minimax predictors are constructed. The application to the collective risk model is presented.

W odpornej analizie bayesowskiej rozkład a priori nie jest dokładnie wyznaczony, ale należy do pewnej rodziny Г rozkładów a priori. Przy takim założeniu otrzymujemy również rodzinę decyzji bayesowskich. Celem jest natomiast wybór jednej reguły „optymalnej”. W artykule rozważany jest problem odpornej predykcji bayesowskiej zmiennej losowej o rozkładzie Poissona przy lunkcji straty LINEX. Niedokładność w wyznaczeniu rozkładu a priori modeluje się za pomocą trzech rodzin rozkładów a priori. Wyznaczamy predyktor warunkowo Г-minimaksowy i predyktor o Г-minimaksowej utracie a posteriori. Podajemy zastosowania w kolektywnym modelu ryzyka.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Śląski Przegląd Statystyczny

1 Boratyńska A.

1 Nikodem-Słowikowska A.

1 Warsaw School of Economics I. o. E.

1 2012

1 2006

Search results

Ulepszenie aproksymacji indywidualnego modelu ryzyka przez kolektywny model ryzyka

Robust Bayesian Prediction with Asymmetric Loss Function in Poisson Model of Insurance Risk