A Bayesian workflow for securitizing casualty insurance risk
责任险风险证券化的贝叶斯工作流程AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以时间序列和状态空间模型描述赔付率的动态发展；未明确研究尾部或系统性风险，因此选择时间序列。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
责任险风险证券化的贝叶斯工作流程
- 研究问题
- 责任险证券化如何预测尚未承保保单池的赔付率，并同时刻画未来事故年度赔款随时间的发展，以支持模型评估？
- 方法与思路
- 作者结合时间序列与状态空间模型、行业历史信息先验及预测堆叠，并使用先验预测模拟和基于模拟的校准辅助建模。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出整合预测、先验设定与校准的贝叶斯流程，并用历史 Schedule P 申报数据展示未来事故年度损失的模型比较。
- 阅读关注点
- 应核对赔付发展与年度变化的建模方式、行业先验向具体项目的迁移、预测堆叠权重，以及未来年度的验证划分。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未提供预测误差或模型比较数值，不能据此确认证券化效果。
原文摘要
Casualty insurance-linked securities (ILS) are appealing to investors because the underlying insurance claims, which are directly related to resulting security performance, are uncorrelated with most other asset classes. Conversely, casualty ILS are appealing to insurers as an efficient capital management tool. However, securitizing casualty insurance risk is non-trivial, as it requires forecasting loss ratios for pools of insurance policies that have not yet been written, in addition to estimating how the underlying losses will develop over time within future accident years. In this paper, we lay out a Bayesian workflow that tackles these complexities by using: (1) theoretically informed time-series and state-space models to capture how loss ratios develop and change over time; (2) historic industry data to inform prior distributions of models fit to individual programs; (3) stacking to combine loss ratio predictions from candidate models, and (4) both prior predictive simulations and simulation-based calibration to aid model specification. Using historic Schedule P filings, we then show how our proposed Bayesian workflow can be used to assess and compare models across a variety of key model performance metrics evaluated on future accident year losses.