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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/116347
Claim reserving with generalized linear mixed models by using R software
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[eng] It is presented an application of generalized linear mixed models to the claim reserving problem, when data is of individual type, that generally corresponds to RBNS (Reported But Not Settled) claims. Reserves by years of origin and total are calculated and, with parametric bootstrap, predictive distributions of these reserves are estimated. Generalized linear mixed models are estimated using frequentist statistic. The used software is R, especially the lme4 package, although it is also used SAS. Results are compared with those of the Chain-Ladder method.
[cat] Se presenta una aplicación de los modelos lineales generalizados mixtos al cálculo de provisiones cuando los datos son de tipo individual que, en general, se corresponden con datos de siniestros RBNS (Reported But Not Settled). Se calculan las reservas por años de ocurrencia y total y, con bootstrap paramétrico, se estiman las distribuciones predictivas de dichas reservas. Los modelos lineales generalizados mixtos se estiman utilizando estadística frecuentista. El software utilizado es R, en especial el paquete lme4, aunque también se utiliza SAS. Se comparan los resultados con los del método Chain-Ladder
[cat] Se presenta una aplicación de los modelos lineales generalizados mixtos al cálculo de provisiones cuando los datos son de tipo individual que, en general, se corresponden con datos de siniestros RBNS (Reported But Not Settled). Se calculan las reservas por años de ocurrencia y total y, con bootstrap paramétrico, se estiman las distribuciones predictivas de dichas reservas. Los modelos lineales generalizados mixtos se estiman utilizando estadística frecuentista. El software utilizado es R, en especial el paquete lme4, aunque también se utiliza SAS. Se comparan los resultados con los del método Chain-Ladder
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Citation
Citation
BOJ DEL VAL, Eva and ESQUINAS FIGUERAS, Judit. Claim reserving with generalized linear mixed models by using R software. Anales del Instituto de Actuarios Españoles. 2016. Vol. 22, num. 73-109. ISSN 0534-3232. [consulted: 12 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/116347