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Micro-level parametric duration-frequency-severity modeling for outstanding claim payments

机译:微级参数持续时间 - 频率严重性建模,用于未完成的索赔付款

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摘要

Unlike collective models, individual models have the advantage of keeping the attributes of each claim intact. We propose a three-component parametric individual model that uses this information in the form of explanatory variables. The first component predicts the delays between the occurrence, report, and closure of each claim using parametric survival models. For the second (frequency) and third (severity) components, we use generalized linear models and splice models. Moreover, the elapsed time between report and closure of claims is converted into an exposure variable in the count model. Finally, we discuss estimation procedures, make predictions, and compare the results with other models using a data set from a major Canadian insurance company. (C) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:与集体模型不同,各个模型具有保持每个索赔的属性的优点。 我们提出了一个三个组件参数个体模型,以解释变量的形式使用此信息。 第一组件使用参数生存模型预测每个索赔的发生,报告和闭合之间的延迟。 对于第二(频率)和第三(严重性)组件,我们使用广义的线性模型和拼接模型。 此外,提出的报告和闭包之间的经过时间被转换为计数模型中的曝光变量。 最后,我们讨论估计程序,使预测和使用来自加拿大保险公司的数据集的其他模型进行比较结果。 (c)2021 elestvier b.v.保留所有权利。

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