Claim Models : Granular Forms and Machine Learning Forms

Sprache: Englisch

Verlag: MDPI AG, 2020

3039286641 / 9783039286645

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This collection of articles addresses the most modern forms of loss reserving methodology: granular models and machine learning models. New methodologies come with questions about their applicability. These questions are discussed in one article, which focuses on the relative merits of granular and machine learning models. Others illustrate applications with real-world data. The examples include neural networks, which, though well known in some disciplines, have previously been limited in the actuarial literature. This volume expands on that literature, with specific attention to their application to loss reserving. For example, one of the articles introduces the application of neural networks of the gated recurrent unit form to the actuarial literature, whereas another uses a penalized neural network. Neural networks are not the only form of machine learning, and two other papers outline applications of gradient boosting and regression trees respectively. Both articles construct loss reserves at the individual claim level so that these models resemble granular models. One of these articles provides a practical application of the model to claim watching, the action of monitoring claim development and anticipating major features. Such watching can be used as an early warning system or for other administrative purposes. Overall, this volume is an extremely useful addition to the libraries of those working at the loss reserving frontier.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783039286645

Titel
Claim Models : Granular Forms and Machine Learning Forms
Autor
Greg Taylor
Verlag
MDPI AG
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3039286641
ISBN-13
9783039286645
Artikelgewicht
292 Gramm
Abmessungen
244x170x8 mm

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