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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tianxing Yan (Simon Fraser University) 정힘찬 (Simon Fraser University)
저널정보
한국리스크관리학회 리스크 관리연구 리스크관리연구 제33권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
1 - 34 (34page)

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While random effects models have been widely used to analyze the general insurance datasets, likelihood functions of such models are usually complicated so that naive applications of convex optimization methods may not be effective. In this article, we propose an EM algorithm to calibrate Poisson/gamma frequency and gamma/inverse-gamma severity models with longitudinal data, which are widely used in the posterior ratemaking and compare the efficiency of the proposed algorithm with pre-existing optimization routines. Based on numerical studies, it is shown the proposed EM algorithm provides us more accurate and stable results compared to pre-existing industry benchmarks for the parameter estimation.
#Compound risk models #EM algorithm #Maximum likelihood estimation #Random effects models

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