Good estimates for the tails of loss severity distributions are essentials for pricing or positioning high-excess
loss layers (in reinsurance). Extreme value theory (EVT) provides a framework to formalize the study of
behaviour in the tails of loss severity distributions. In EVT, the excess losses over a high threshold are
modelled using generalized Pareto distribution (GPD). In any data analysis, there are various layers of
uncertainty such as parameter and/or model uncertainty. These uncertainities are magnified in extreme value
analysis. The aim of this study is to obtain fuzzy price for high excess loss layer when GPD provides good
fitting to the tail of claim data. For this purpose, parameters of GPD are estimated using Buckley’s approach
Buckley’ s approach Extreme value theory Fuzzy parameter estimation Fuzzy pricing for high excess of loss layer Generalized Pareto distribution.
Reasüransta, hasar şiddeti dağılımlarının kuyruk
bölgesinin doğru tahmini fiyatlandırma ve hasar fazlasının belirlenmesinde
önemlidir. Hasar şiddeti dağılımlarının kuyruk bölgesinin modellenmesinde Uç
Değer Teorisinden yararlanılmaktadır. Uç Değer Teorisinde, oldukça yüksek bir
eşik değerini aşan hasarlar Genelleştirilmiş Pareto dağılımı kullanılarak
modellenmektedir.
Herhangi bir veri analizinde, parametre ve/veya model
belirsizliği gibi çeşitli belirsizlikler söz konusudur. Uç değer analizinde, bu
belirsizlikler daha da artmaktadır. Zadeh [33] belirsizliğin üstesinden gelmek
için bulanık mantığı önermiştir. Bu çalışmada, Buckley’ in yaklaşımı kullanarak
Genelleştirilmiş Pareto Dağılımının parametrelerini tahmin edilmiş; bu
parametre tahminleri kullanılarak hasar fazlasının bulanık fiyatlandırması elde
edilmiştir.
Buckley yaklaşımı Bulanık parametre tahmini Genelleştirilmiş Pareto dağılımı Hasar fazlasının bulanık fiyatlandırması Uç değer teorisi
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2011 |
Published in Issue | Year 2011 Volume: 4 Issue: 1 |