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Catastrophe modeling with a doubly stochastic process : Bayesian inference and applications
- This work proposes to employ the (bursty) GLO model from Bingmer et. al (2011) to model the occurrence of tropical cyclones. We develop a Bayesian framework to estimate the parameters of the model and, particularly, employ a Markov chain Monte Carlo algorithm. This also allows us to develop a forecasting framework for future events. Moreover, we assess the default probability of an insurance company that is exposed to claims that occur according to a GLO process and show that the model is able to substantially improve actuarial risk management if events occur in oscillatory bursts.
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| Verfasserangaben: | Christian KubitzaGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-382988 |
| Gutachter*in: | Gaby SchneiderGND, Anton WakolbingerGND |
| Betreuer: | Gaby Schneider |
| Dokumentart: | Masterarbeit |
| Sprache: | Englisch |
| Datum der Veröffentlichung (online): | 13.10.2015 |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2015 |
| Veröffentlichende Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
| Titel verleihende Institution: | Johann Wolfgang Goethe-Universität |
| Datum der Abschlussprüfung: | 31.08.2015 |
| Datum der Freischaltung: | 13.10.2015 |
| Freies Schlagwort / Tag: | Bayesian Inference; catastrophe modeling; doubly stochastic point process; poisson process; risk theory |
| Seitenzahl: | 120 |
| Letzte Seite: | 115 |
| HeBIS-PPN: | 36532826X |
| Institute: | Informatik und Mathematik / Mathematik |
| DDC-Klassifikation: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik |
| Sammlungen: | Universitätspublikationen |
| Lizenz (Deutsch): |  Deutsches Urheberrecht |
