선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 마지막으로 본 논문의 주된 주제인 다음 절대연도의 지급준비금을 예측하는 절차를 소개 하고자 한다. 다음 절대연도 k = m + 1일 때 지급준비금 Ynew = (Ym,2, .
- 본 논문은 삼각분할표 자료에 관련된 여러 가지의 목적 중 특별히 예측문제에 대하여 이야기 하고자 한다. 예측문제는 많은 삼각분할표 자료의 중요한 목적이다.
- 삼각분할표에 대한 보다 정확한 이해를 위해 본 논문에서 사용하게 될 두 종류의 예제를 살펴보자. 먼저 보험자료에서 지급준비금 (loss-reserve)의 예를 살펴보고자 한다.
- 위에서 언급된 절대시간 (또는 절대연도)의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Verrall (1990) 의 발생시간과 경과시간만을 고려한 베이지안 선형 모형을 확률적으로 변하는 물리적 시간요인을 포함한 모형으로 확장하고 확장된 모형을 추정하기 위한 마코브 연쇄 몬테칼로 (Markov Chain Monte Carlo)방법을 소개한다. 추가로 삼각분할표에서의 예측은 주어진 모형의 추정절차로부터 자연스럽게 얻어지게 된다.
- 이 절에서는 Verrall (1990)의 확장된 모형을 정의하고 이를 추정하기 위한 마코브 연쇄 몬테칼로 방법을 소개 한다. 이후의 설명에서는 설명의 편이를 위하여 보험예를 통하여 모형을 설명한다.
가설 설정
- 두 개의 시간을 가진 자료의 분석을 위한 대다수의 기존 방법들은 분석의 용이성을 위하여 절대시간의 효과를 무시할 수 있다는 가정을 하게 된다. 이 가정 하에서는 경과시간을 반응변수로 생각하고 잘 알려진 다양한 통계 모형을 사용할 수 있다는 장점이 있다.
- 여기서, i = 1, . . . , m, j = 1, . . . , m, k = i + j − 1 ≤ m − 1이고, 오차들은 평균이 0이고 분산이 σ2인 서로 독립이고 동일한 정규분포를 따른다고 가정한다.
- 여기서 변수 Zij는 발생년도 i별 (i = 1, · · · , m) j경과년도 (j = 1, · · · , m)에 따른 지급보험금을 나타내고 낸다. 이 지급액들이 Verrall (1990)에서와 같이 log-normal 분포를 따른다고 가정한다. 따라서 Yij = log Zij라 두면 Yij는 정규분포를 따르게 되고 본 논문에서는 다음과 같은 절대연도 효과를 포함한 회귀 모형을 제안한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.