Совместный распределительный регресс в отношении частотности и надежности страховых требований через бустинг

arXiv: 261 030.36835v1 Annuate Type: New Brieft: В настоящем документе мы предлагаем подход, основанный на использовании моделей для корректировки структурированных моделей распределения присадок копулы с двувариативными ответами, уделяя особое внимание совместному моделированию частотности и серьезности претензий. Предлагаемый подход основан на обобщенных моделях добавления для определения местоположения, масштабов и формы (GAMLSS), которые расширяют общую идею GAMS за счет того, что в зависимости от ковариатов могут использоваться несколько параметров распределения ответов, а не только их условное среднее значение. Таким образом, эта модель по своей сути может интерпретироваться на уровне ее прогнозов присадок и обеспечивать бóльшую транспарентность и возможность проверки, чем альтернативы " черного ящика &qt; . Мы оцениваем предлагаемые рамки с использованием синтетических и реальных данных. Мы демонстрируем ее способность восстанавливать ковариативные эффекты и структуру зависимости, выявлять информативные переменные и достигать конкурентоспособных прогнозов по сравнению с эталонными моделями. W