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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Robustness in Forecasting Future Liabilities in Insurance

verfasst von : W. Y. Jessica Leung, S. T. Boris Choy

Erschienen in: Robustness in Econometrics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The Gaussian distribution has been widely used in statistical modelling. Being susceptible to outliers, the distribution hampers the robustness of statistical inference. In this paper, we propose two heavy-tailed distributions in the normal location-scale family and show that they are superior to the Gaussian distribution in the modelling of claim amount data from multiple lines of insurance business. Moreover, they also enable better forecasts of future liabilities and risk assessment and management. Implications on risk management practices are also discussed.

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Metadaten
Titel
Robustness in Forecasting Future Liabilities in Insurance
verfasst von
W. Y. Jessica Leung
S. T. Boris Choy
Copyright-Jahr
2017
Buch
Robustness in Econometrics

Print ISBN: 978-3-319-50741-5

Electronic ISBN: 978-3-319-50742-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50742-2_11