Школа страхового бизнеса Международный институт исследования риска Риски. Аудит. Страхование
Об издательстве
Авторам
Редакционные советы журналов
Журналы
Правила рецензирования научных статей. Правила направления и опубликования научных статей
Система качества издательства "Анкил"
Этические принципы издательства "Анкил"
Архив журналов
Контакты
Прайс-лист
© Анкил, 2012
Главная » Журналы » Управление Риском



Архив изданий:
2023  1  2  3  4
2022  1  2  3  4
2021  1  2  3  4
2020  1  2  3  4
2019  1  2  3  4
2018  1  2  3  4
2017  1  2  3  4
2016  1  2  3  4
2015  1  2  3  4
2014  1  2  3  4
2013  1  2  3  4
2012  1  2  3  4
2011  1  2  3  4
2010  1  2  3  4
0000  1  2  3  4
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4

Управление Риском №1 - 2012

Организация управления риском


Бабешко Людмила Олеговна
д.э.н., профессор кафедры математического моделирования экономических процессов ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»

Сравнительный анализ результатов прогнозирования убытков в рамках моделей Бюльмана–Штрауба и случайных эффектов

Статья посвящена моделям прогнозирования резервов убытков страховой компании, учитывающим неоднородность рисков в портфеле. Приведены алгоритмы модели Бюльмана–Штрауба для данных треугольника развития и эконометрическая модель со случайным эффектом для панельных данных. Выполнен сравнительный анализ результатов прогнозирования.

треугольник развития убытки резерв доверительная модель оценка резерва средняя квадратическая ошибка прогноза остатки взвешенный метод наименьших квадратов модель со случайным эффектом панельные данные

Comparative analysis of the results of forecasting losses within the framework of the Bühlmann-Straub model and random effects model

The article is concerned with models predicting reserves of insurance company losses. The models take into account the heterogeneity of risks in the portfolio. Algorithms of the Bu..hlmann-Straub model for data of the development triangle and an econometric model with random effects for panel data are given. Comparative analysis of the results of forecasting losses was done.

development triangle losses reserve credibility model estimated reserve root-mean-square forecast error residuals weighted least squares random effects model panel data