ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Модель розподілу збитків×Теорія екстремальних значень (ТЕЗ)×
ГалузьАктуарна наукаФінанси
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20122001
Автор методуKlugman, Panjer & WillmotColes (textbook treatment); McNeil, Frey & Embrechts
ТипParametric probability modelTail / extreme-event model
Основоположне джерелоKlugman, S. A., Panjer, H. H., & Willmot, G. E. (2012). Loss Models: From Data to Decisions (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1-118-31532-3Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer. ISBN: 978-1852334598
Інші назвиSeverity-Frequency Model, Aggregate Loss Model, Claim Size Distribution Model, Hasar Dağılımı ModeliEVT, generalized extreme value, generalized Pareto distribution, peaks over threshold
Пов'язані35
ПідсумокA 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.Extreme Value Theory is a statistical framework for modelling the rare events that live in the tail of a probability distribution. As developed in Coles (2001) and applied to risk by McNeil, Frey & Embrechts (2005), it offers two standard routes: the Generalized Extreme Value (GEV) distribution for block maxima and the Generalized Pareto Distribution (GPD), used in the peaks-over-threshold approach, for exceedances above a high threshold.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Loss Distribution Model · Extreme Value Theory. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare