ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ทฤษฎีความน่าเชื่อถือ×แบบจำลองการกระจายความเสียหาย×
สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประกันภัยคณิตศาสตร์ประกันภัย
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19672012
ผู้ริเริ่มHans BühlmannKlugman, Panjer & Willmot
ประเภทWeighted linear blend of individual and collective experienceParametric probability model
แหล่งต้นตำรับBühlmann, H. (1967). Experience rating and credibility. ASTIN Bulletin, 4(3), 199–207. 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
ชื่อเรียกอื่นBühlmann Credibility, Experience Rating, Linear Credibility Estimator, Güvenilirlik TeorisiSeverity-Frequency Model, Aggregate Loss Model, Claim Size Distribution Model, Hasar Dağılımı Modeli
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปCredibility Theory is an actuarial framework for estimating the pure premium of an individual risk by blending its own observed loss experience with the collective (portfolio) mean. Introduced by Hans Bühlmann in 1967, the method derives the optimal linear combination—the credibility-weighted premium—that minimises mean squared error. It extends classical experience rating to a rigorous statistical footing rooted in Bayesian and linear estimation principles.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: Credibility Theory · Loss Distribution Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare