Carregant...
Fitxers
Tipus de document
ArticleVersió
Versió acceptadaData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/180424
Joint generalized quantile and conditional tail expectation regression for insurance risk analysis
Títol de la revista
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Based on recent developments in joint regression models for quantile and expected shortfall, this paper seeks to develop models to analyse the risk in the right tail of the distribution of non-negative dependent random variables. We propose an algorithm to estimate conditional tail expectation regressions, introducing generalized risk regression models with link functions that are similar to those in generalized linear models. To preserve the natural ordering of risk measures conditional on a set of covariates, we add extra non-negative terms to the quantile regression. A case using telematics data in motor insurance illustrates the practical implementation of predictive risk models and their potential usefulness in actuarial analysis.
Matèries (anglès)
Citació
Citació
GUILLÉN, Montserrat, BERMÚDEZ, Lluís, PITARQUE, Albert. Joint generalized quantile and conditional tail expectation regression for insurance risk analysis. _Insurance Mathematics and Economics_. 2021. Vol. 99, núm. July, pàgs. 1-8. [consulta: 25 de desembre de 2025]. ISSN: 0167-6687. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/180424]