ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การประมาณหนี้สินค่าสินไหมทดแทนด้วยวิธีลูกโซ่บันได (แบบจำลองของ Mack)×แบบจำลองการกระจายความเสียหาย×
สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประกันภัยคณิตศาสตร์ประกันภัย
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19932012
ผู้ริเริ่มThomas MackKlugman, Panjer & Willmot
ประเภทStochastic loss reserving modelParametric probability model
แหล่งต้นตำรับMack, T. (1993). Distribution-free calculation of the standard error of chain ladder reserve estimates. ASTIN Bulletin, 23(2), 213–225. DOI ↗Klugman, S. A., Panjer, H. H., & Willmot, G. E. (2012). Loss Models: From Data to Decisions (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1-118-31532-3
ชื่อเรียกอื่นDevelopment Factor Method, Link Ratio Method, Loss Development Method, Zincir Merdiven YöntemiSeverity-Frequency Model, Aggregate Loss Model, Claim Size Distribution Model, Hasar Dağılımı Modeli
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปChain-Ladder Reserving is a stochastic actuarial method for estimating outstanding claim liabilities from a run-off triangle of cumulative paid losses. Formalized by Thomas Mack in 1993, it provides distribution-free estimates of reserve amounts along with their standard errors, making it a cornerstone of property-casualty insurance reserving and regulatory practice worldwide.A Loss Distribution Model is a parametric statistical framework used in actuarial science to characterise the probabilistic behaviour of insurance claim amounts and frequencies. Developed comprehensively by Klugman, Panjer, and Willmot in their foundational text Loss Models: From Data to Decisions (first edition 1998, fourth edition 2012), these models underpin premium rating, reserving, reinsurance pricing, and regulatory capital calculations across the insurance and risk-management industries.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Chain-Ladder Reserving · Loss Distribution Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare