ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Резервування збитків методом «ланцюгової драбини» (модель Мака)×Модель розподілу збитків×
ГалузьАктуарна наукаАктуарна наука
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19932012
Автор методуThomas MackKlugman, Panjer & Willmot
ТипStochastic loss reserving modelParametric probability model
Основоположне джерелоMack, 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
Інші назвиDevelopment Factor Method, Link Ratio Method, Loss Development Method, Zincir Merdiven YöntemiSeverity-Frequency Model, Aggregate Loss Model, Claim Size Distribution Model, Hasar Dağılımı Modeli
Пов'язані33
ПідсумокChain-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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Chain-Ladder Reserving · Loss Distribution Model. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare