Non-life insurance pricing with generalized linear models / (Registro nro. 17979)

000 -CABECERA
Campo de control de longitud fija 09335cam a2200313 a 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
Campo de control 16107623
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
Campo de control 20160212080101.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA
DESCRIPCIÓN FÍSICA ta
008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
Campo de control de longitud fija 100225s2010 gw a b 001 0 eng
020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER)
ISBN 9783642107900 (pbk. : alk. paper)
020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER)
ISBN 3642107907 (pbk. : alk. paper)
020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER)
ISBN 9783642107917 (eisbn)
020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER)
ISBN 3642107915 (eisbn)
040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN
Agencia de catalogación original UKM
Agencia que realiza la transcripción UKM
Agencia que realiza la modificación BTCTA
-- YDXCP
-- GWDNB
-- BWX
-- TEF
-- DLC
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación Decimal 368.011
Número de edición DEWEY 22
Número de documento (Cutter) O379n
100 1# - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Ohlsson, Esbjørn.
9 (RLIN) 25667
245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Non-life insurance pricing with generalized linear models /
Mención de responsabilidad, etc. by Esbjørn Ohlsson, Bjørn Johansson.
260 3# - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Heidelberg ;
-- New York :
Nombre del editor, distribuidor, etc. Springer,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2010.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xiii, 174 p. :
Otros detalles físicos il. ;
Dimensiones 24 cm.
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie EAA lecture notes
504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC.
Bibliografía, etc. Incluye bibliografías e indices
505 ## - NOTA DE CONTENIDO FORMATEADA
Nota de contenido con formato preestablecido 1 Non-Life Insurance Pricing ....................... 1<br/>1.1 Rating Factors and Key Ratios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2<br/>1.2 Basic Model Assumptions . . . ................... 6<br/>1.2.1 Means and Variances . ................... 8<br/>1.3 Multiplicative Models ........................ 9<br/>1.3.1 The Method of Marginal Totals . . . . . . . . . . . . . . . 11<br/>1.3.2 One Factor at a Time? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<br/>2 The Basics of Pricing with GLMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15<br/>2.1 Exponential Dispersion Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16<br/>2.1.1 Probability Distribution of the Claim Frequency . . . . . . 18<br/>2.1.2 A Model for Claim Severity . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<br/>2.1.3 Cumulant-Generating Function, Expectation and Variance . 21<br/>2.1.4 Tweedie Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24<br/>2.2 The Link Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br/>2.2.1 Canonical Link* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29<br/>2.3 Parameter Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30<br/>2.3.1 The Multiplicative Poisson Model . . . . . . . . . . . . . . 30<br/>2.3.2 General Result . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br/>2.3.3 Multiplicative Gamma Model for Claim Severity . . . . . . 33<br/>2.3.4 Modeling the Pure Premium . . . . . . . . . . . . . . . . . 34<br/>2.4 Case Study: Motorcycle Insurance . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37<br/>3 GLM Model Building . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39<br/>3.1 Hypothesis Testing and Estimation of φ . . . . . . . . . . . . . . . 39<br/>3.1.1 Pearson’s Chi-Square and the Estimation of φ . . . . . . . 42<br/>3.1.2 Testing Hierarchical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 43<br/>3.2 Confidence Intervals Based on Fisher Information . . . . . . . . . 44<br/>3.2.1 Fisher Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44<br/>3.2.2 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45<br/>3.2.3 Numerical Equation Solving* . . . . . . . . . . . . . . . . 49<br/>3.2.4 Do the ML Equations Really Give a Maximum?* . . . . . 50<br/>3.2.5 Asymptotic Normality of the ML Estimators* . . . . . . . 51<br/>3.3 Residuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53<br/>3.4 Overdispersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54<br/>3.5 Estimation Without Distributional Assumptions . . . . . . . . . . 58<br/>3.5.1 Estimating Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58<br/>3.5.2 The Overdispersed Poisson Model . . . . . . . . . . . . . 60<br/>3.5.3 Defining Deviances from Variance Functions* . . . . . . . 60<br/>3.6 Miscellanea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61<br/>3.6.1 Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61<br/>3.6.2 Interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62<br/>3.6.3 Offsets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.6.4 Polynomial Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.6.5 Large Claims . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br/>3.6.6 Deductibles* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64<br/>3.6.7 Determining the Premium Level . . . . . . . . . . . . . . . 65<br/>3.7 Case Study: Model Selection in MC Insurance . . . . . . . . . . . 66<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66<br/>4 Multi-Level Factors and Credibility Theory . . . . . . . . . . . . . . 71<br/>4.1 The Bühlmann-Straub Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74<br/>4.1.1 Estimation of Variance Parameters . . . . . . . . . . . . . 78<br/>4.1.2 Comparison with Other Notation* . . . . . . . . . . . . . . 81<br/>4.2 Credibility Estimators in Multiplicative Models . . . . . . . . . . 81<br/>4.2.1 Estimation of Variance Parameters . . . . . . . . . . . . . 84<br/>4.2.2 The Backfitting Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84<br/>4.2.3 Application to Car Model Classification . . . . . . . . . . 86<br/>4.2.4 More than One MLF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87<br/>4.3 Exact Credibility* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89<br/>4.4 Hierarchical Credibility Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90<br/>4.4.1 Estimation of Variance Parameters . . . . . . . . . . . . . 94<br/>4.4.2 Car Model Classification, the Hierarchical Case . . . . . . 95<br/>4.5 Case Study: Bus Insurance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97<br/>5 Generalized Additive Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101<br/>5.1 Penalized Deviances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102<br/>5.2 Cubic Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104<br/>5.3 Estimation—One Rating Variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108<br/>5.3.1 Normal Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108<br/>5.3.2 Poisson Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110<br/>5.3.3 Gamma Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112<br/>5.4 Estimation—Several Rating Variables . . . . . . . . . . . . . . . . 114<br/>5.4.1 Normal Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114<br/>5.4.2 Poisson Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117<br/>5.4.3 Gamma Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120<br/>5.5 Choosing the Smoothing Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . 121<br/>5.6 Interaction Between a Continuous and a Categorical Variable . . . 124<br/>5.7 Bivariate Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125<br/>5.7.1 Thin Plate Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126<br/>5.7.2 Estimation with Thin Plate Splines . . . . . . . . . . . . . 127<br/>5.8 Case Study: Trying GAMs in Motor Insurance . . . . . . . . . . . 132<br/>Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133<br/>A Some Results from Probability and Statistics . . . . . . . . . . . . . 135<br/>A.1 The Gamma Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135<br/>A.2 Conditional Expectation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135<br/>A.3 The Law of Total Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136<br/>A.4 Bayes’ Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137<br/>A.5 Unbiased Estimation of Weighted Variances . . . . . . . . . . . . 138<br/>B Some Results on Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139<br/>B.1 Cubic Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139<br/>B.2 B-splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145<br/>B.3 Thin Plate Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152<br/>C Some SAS Syntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165<br/>C.1 Parameter Estimation with Proc Genmod . . . . . . . . . . . . . . 165<br/>C.2 Estimation of and Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166<br/>C.3 SAS Syntax for Arbitrary Deviance* . . . . . . . . . . . . . . . . 167<br/>C.4 Backfitting of MLFs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168<br/>C.5 Fitting GAMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168<br/>C.6 Miscellanea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168<br/>References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171<br/>Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
520 ## - RESUMEN, ETC.
Nota de sumario, etc. Ajuste del precio de una póliza de seguro no vida implica el análisis estadístico de los datos seguros, teniendo en cuenta diversas propiedades del objeto asegurado y el titular de la póliza. Introducido por actuarios británicos, los modelos lineales generalizados (GLM) tienen por ahora convertido en un enfoque estándar utilizado para la fijación de precios en muchos países. El libro se centra en los métodos basados en GLM que se han encontrado útiles en la práctica actuarial. Teoría básica de GLM en un entorno seguro se presentó, con extensiones útiles que no son de uso común. El libro puede ser utilizado en la educación actuarial diseñado para cumplir con el Plan de Estudios Core Europea y está escrito para estudiantes actuariales, así como los actuarios en ejercicio. Para apoyar a los lectores, que contiene estudios de casos a partir de datos reales de cierta complejidad que están disponibles en la www.
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada SEGUROS
Subdivisión general PRECIOS
9 (RLIN) 25665
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada SEGUROS
Subdivisión general MATEMÁTICAS
9 (RLIN) 25054
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MODELO LINEAR (ESTADÍSTICA)
9 (RLIN) 25668
700 1# - ENCABEZAMIENTO SECUNDARIO--NOMBRE PERSONAL
9 (RLIN) 25669
Nombre de persona Johansson, Bjørn,
Fechas asociadas al nombre 1947
942 ## - ELEMENTOS KOHA
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías
Koha tipo de item LIBRO - MATERIAL GENERAL
Existencias
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Tipo de Descarte Estado Código de colección Localización permanente Localización actual Localización en estanterías Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Datos del ítem (Volumen, Tomo) Número de Inventario Préstamos totales Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Fecha último préstamo Número de ejemplar Coste, precio de reemplazo Propiedades de Préstamo KOHA Programa Académico
        Préstamo Normal Colección General Biblioteca Satélite Biblioteca Satélite Fondo general 2015-12-11 Amazon-444444001-OC21276 Compra 153867.00 Ej. 1 BIB0001677 1 368.011 O379n 024704 2019-05-14 2018-02-21 1 133400.00 LIBRO - MATERIAL GENERAL Matemáticas