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Dokumenttyp:
Masterarbeit 
Autor(en):
Felix Hunschede 
Titel:
D-Vine Copula Based Modelling and Forecasting of Exposure Limits in Reinsurance. 
Abstract:
We provide a D-vine copula based method to model and forecast data, which are relevant in reinsurance e.g. for appropriate risk capital allocation. We deal with unbalanced data, where the number of observations increases over time. Using the Inference for Marginals (IFM) method, we first obtain probability integral transformed random variables by modelling the marginals via different methods. This includes elaborate regression models such as Generalized Additive Models to account for location, s...    »
 
übersetzter Abstract:
Wir präsentieren eine D-vine Copula basierte Methode zur Modellierung und Vorhersage von Daten, die eine Rolle bei Rückversicherungen spielen, z.B. zur Allokation von Risikokapital. Wir arbeiten mit einem sogenannten unbalanced setting, in dem die Anzahl der Beobachtungen über die Zeit zunehmen. Mithilfe der Inference for Marginals (IFM) Methode erhalten wir zuerst sogenannte probability integral transformed Zufallsvariablen, indem wir die Ränder mit verschiedenen Methoden modellieren, darunter...    »
 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
DDC:
510 Mathematik 
Betreuer:
Claudia Czado, Nicole Barthel 
Jahr:
2017 
Quartal:
3. Quartal 
Jahr / Monat:
2017-09 
Monat:
Sep 
Seiten/Umfang:
105 
Sprache:
en 
Hochschule / Universität:
Technische Universität München 
Fakultät:
Fakultät für Mathematik 
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Mathematische Statistik 
Ort:
Garching 
Format:
Text 
Eingabe:
27.09.2017