BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Jasiulewicz Helena (Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu)
Tytuł
Przestrzeń stanów i filtr Kalmana w teorii ubezpieczeń
Źródło
Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa, 2013, nr 31, s. 101-116, rys., tab., bibliogr. 29 poz.
Tytuł własny numeru
Zagadnienia aktuarialne : teoria i praktyka
Słowa kluczowe
Modele liniowe, Filtry Kalmana, Ubezpieczenia
Linear models, Kalman filters, Insurances
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W pracy przedstawiono elastyczne narzędzie służące do wyznaczania optymalnych estymatorów i predyktorów, jakim jest filtr Kalmana. Skupiono się na klasycznym algorytmie Kalmana związanym z liniową przestrzenią stanów zakłócanych szumem gaussowskim. Następnie przedstawiono zastosowanie filtru Kalmana do optymalnego prognozowania przyszłych rezerw szkodowych. Podano przykład wskazujący zalety filtru Kalmana w porównaniu z tradycyjnymi technikami typu chain-ladder wyznaczania rezerw szkodowych. (abstrakt oryginalny)

In the paper we give an exposition of a flexible tool serving to determine of optimal estimators and predictors, which the Kalman filter is. We focus the attention on the classical Kalman algorithm connected with a linear space of spaces disrupted by a gaussian noise. Next we present an application of Kalman filter to optimal forecasting of a future claims reserving. We give an example which points out the merit of Kalman filter in comparison with traditional technique of a type chain-ladder to determine of claims reserving.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Atherino R., Pizzinga A., Fernandes C. (2010), A row-wise stacking of the runoff triangle: State space alternatives for IBNR reserve prediction, "Astin Bull.", vol. 40, s. 917-946.
  2. Cipra T., Romera R. (1991), Robust Kalman filter and its application in time series analysis,"Kybernetika (Prague)", vol. 27, s. 481-494.
  3. de Jong P. (2005), State space models in actuarial science, Research Paper 2005/02, Macquarie University.
  4. de Jong P. (2006), Forecasting runoff triangles, "North American Act. J.", vol. 10,s. 28-38.
  5. de Jong P., Zehnwirth B. (1983a), Claims reserving, state-space models and the Kalman filter,"J. Inst. of Actuaries", vol. 110, s.110-151.
  6. de Jong P., Zehnwirth B. (1983b), Credibility theory and the Kalman filter, "Insurance Math. Econom.", vol. 2, s. 281-286.
  7. Kalman R., Bucy R. (1961), New results in linear filtering and prediction theory, "Trans. Amer. Soc. Mech. Eng., J. Basic Engineering", vol. 83, s. 95-108.
  8. Kalman R.E. (1960), A new approach to linear filtering and prediction problems, "Trans. Amer. Soc. Mech. Eng., J. Basic Engineering", vol. 82, s. 35-45.
  9. Kremer E. (1984), A class of autoregressive models for predicting the final claim amount,"Insurance Math. Econom.", vol. 3, s. 111-119.
  10. Kremer E. (1994), Robust credibility via robust kalman filtering, "Astin Bull.", vol.24, s. 221-233.
  11. Krzeminski R. (2007), Zastosowanie filtru Kalmana do wyznaczania rezerw ubezpieczen majatkowych, Praca magisterska, Politechnika Wrocławska.
  12. Ledorter J., Klugman S.A., Lee C.S. (1991), Credibility models with time-varying trend components, "Astin Bull.", vol. 21, s. 73-91.
  13. Masreliez C.J., Martin R.D. (1977), Robust Bayesian estimation for the linear model and robustifyinf the kalman filter, "IEEE Trans. Automatic Control", vol. 22, s. 479-486.
  14. Mehra R.K. (1975), Credibility theory and Kalman filtering with extension, Research Memorandum RM-75-64, International Institute for Applied Systems Analysis.
  15. Meinhold R.J., Singpurwalla N.D. (1989), Robustification of Kalman filter models, "J. Amer. Statist. Assoc.", vol 84.
  16. Naik-Nimbalkar U.V., Rajarshi M.B. (1995), Filtering and smoothing via estimating functions,"J. Amer. Statist. Assoc.", vol. 90, s.301-306.
  17. Nørgaard M. (2002), Kalmtool for use with matlab: State estimation for nonlinear systems, Raport instytutowy, Technical University of Denmark.
  18. Otto W. (2006), Insurer's surplus model with varying risk parameter and delayed reporting, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", nr 1108, s. 66-90.
  19. Renshaw A.E. (1989), Chain ladder and interactive modelling (claims reserving and GLIM),"J. Inst. of Actuaries", vol. 116, s. 559-587.
  20. Sommacampagna C. (2005), Estimating value at risk with the kalman filter, Raport instytutowy, University of California, Berkeley.
  21. Tam M. (1998), Robust credibility and Kalman filtering, Praca doktorska, Concordia University.
  22. Taylor G.C., Ashe F.R. (1983), Second moment of estimates of outstanding claims, "J. Econom.", vol. 23, s. 37-61.
  23. Verrall R.J. (1989a), A state space representation of the chain ladder linear model,"J. Inst. of Actuaries", vol. 116, s.589-609.
  24. Verrall R.J. (1989b), Modelling claims runoff triangles with two-dimensional time series, "Scand. Actuar. J.", issue 3, s. 129-138.
  25. Verrall R.J. (1994), A method for modelling varying run-off evolution in claims reserving, "Astin Bull.", vol. 24, s. 325-332.
  26. Wells C. (1996), The Kalman filter in finance, Kluwer, Dordrecht.
  27. West M.P., Harison P.J., Migan H.S. (1985), Dynamic generalized linear models and Bayesian filtering, "J. Amer. Statist. Assoc.", s. 73-96.
  28. Zehnwirth B. (1985), Linear filtering and recursive credibility estimation, "Astin Bull.", vol. 15, s. 19-35.
  29. Zehnwirth B. (1996), Kalman filters with applications to loss reserving, Research Paper 35, The University of Melbourne.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1232-4671
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu