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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
Format:
Text
Eingabe:
27.09.2017
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