ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลองการกระจายความเสียหาย×ทฤษฎีความน่าเชื่อถือ×
สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประกันภัยคณิตศาสตร์ประกันภัย
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20121967
ผู้ริเริ่มKlugman, Panjer & WillmotHans Bühlmann
ประเภทParametric probability modelWeighted linear blend of individual and collective experience
แหล่งต้นตำรับKlugman, S. A., Panjer, H. H., & Willmot, G. E. (2012). Loss Models: From Data to Decisions (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1-118-31532-3Bühlmann, H. (1967). Experience rating and credibility. ASTIN Bulletin, 4(3), 199–207. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นSeverity-Frequency Model, Aggregate Loss Model, Claim Size Distribution Model, Hasar Dağılımı ModeliBühlmann Credibility, Experience Rating, Linear Credibility Estimator, Güvenilirlik Teorisi
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปA 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.Credibility 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.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Loss Distribution Model · Credibility Theory. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare