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Blätter der DGVFM

, Volume 24, Issue 1, pp 1–9 | Cite as

Chain Ladder Prediction and Asset Liability Management

  • Klaus D. Schmidt
Article

Summary

The chain ladder method is one of the most common methods of loss reserving. From the practical point of view, there are two arguments in favour of the chain ladder method: The method is simple, and it exploits all data from the run-oft triangle. These arguments, however, do not settle the question whether or not the chain ladder method is preferable to other methods of loss reserving. The quality of the chain ladder method depends on the stochastic mechanism, or stochastic model, generating the data. In the present paper we consider the model of Schnaus. Under the assumptions of this model, we show that the family of all chain ladder predictors is, in a reasonable sense, superior to many other families of predictors. This result is of interest with regard to asset liability management.

Keywords

Stochastic Mechanism Aggregate Claim Reasonable Sense Insurance Math Simultaneous Prediction 
These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

Chain-Ladder-Prognosen und Asset-Liability-Management

Zusammenfassung

Das Chain-Ladder-Verfahren gehört zu den gelÄufigsten Verfahren zur Reservierung für SpÄtschÄden. Aus praktischer Sicht sprechen zwei Gründe für dieses Verfahren: Es ist einfach, und es verwendet alle Daten aus dem Abwicklungsdreieck. Diese Argumente klÄren jedoch nicht die Frage, ob und in welchem Sinne das Chain-Ladder-Verfahren anderen Verfahren zur Reservierung für SpÄtschÄden vorgezogen werden sollte. Die QualitÄt des Verfahrens kann nur in einem stochastischen Modell, das die Erzeugung der Daten beschreibt, beurteilt werden. In der vorliegenden Arbeit betrachten wir das Modell von Schnaus und zeigen, da\ in diesem Modell und unter einem sinnvollen OptimalitÄtskriterium, das den Zielen des Asset-Liability-Management Rechnung trÄgt, die Familie aller Chain-Ladder-PrÄdiktoren vielen anderen Familien von PrÄdiktoren überlegen ist.

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Copyright information

© DAV/DGVFM 1999

Authors and Affiliations

  • Klaus D. Schmidt
    • 1
  1. 1.Dresden

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