Multivariate loss reserving using factor copulas

Abstract

Este trabalho propõe o uso de copulas implícitas por uma estrutura latente de fatores para modelar a dependência entre run-off triangles. Nossas distribuições marginais são modeladas usando GLM e estimadas usando Maximum Likelihood , já os parâmetros da factor copula são estimados usando Simulated Method of Moments. Aplicamos esse modelo em um dataset com dois run-off triangles de grandes seguradoras. Observamos que nosso modelo captura melhor a tail dependence comparado com o modelo da Copula Gaussiana, o que gera impacto no risco do portfólio.

This work proposes using the copula implied by a latent factor structure to model the dependence among multiple run-off triangles. The marginal distributions are modeled as GLM and estimated using maximum likelihood, whereas the parameters of the factor copula are estimated using simulated method of moments. We apply this model to a data set of two run-off triangles from large insurance companies. When compared to standard Gaussian copula models, we observe our approach better captures tail dependence between triangles, which has impact on the corresponding risk of the portfolio.