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Título: ESTIMATION OF IBNR (INCURRED BUT NOT REPORTED) PROVISIONS IN INSURANCE VIA MODELS WHIT TIME-VARYING COEFFICIENTS
Autor: DAIANE RODRIGUES DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ADVISOR
JOEL MAURICIO CORREA DA ROSA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 31673
Catalogação:  06/10/2017 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31673@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31673@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31673

Resumo:
This thesis presents two contributions to the modeling and prediction of a type of claims in the insurance industry known as IBNR (Incurred But Not Reported) when these are organized in a data structure known as the run-off triangle. Both contributions are based on general frameworks for building models for time series with time varying coefficients. In our first contribution we developed the multivariate extension of the state space model proposed by Atherino in 2008. From this extension it is possible to model simultaneously one or more run-off triangles associated with different coverages from an insurer, taking into account the dependence between different triangles, captured by the structure of the variance-covariance matrix of the SUTSE model, while the dependence between the cells of each triangle run-off is captured by the components of level and periodicity according to the model proposed by Atherino (2008). In our second contribution we developed a general framework for univariate modeling of run-off triangles using the structure of GAS models (Generalized Autoregressive Score) developed by Creal et al. (2013). This framework, very flexible, allows one to choose any distribution to the inputs of the triangle run-off, considering that its parameters can vary over the period of origin or period of development. In particular we have considered both gamma and lognormal distributions. Our results were compared with those obtained by the chain ladder method (Mack, 1993) used as a benchmark in the insurance industry. The Diebold and Mariano test (1995) showed that the proposed models produced better predictions compared to the predictions of the chain ladder method.

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