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1
Pair-copula constructions of multiple dependence
Pair-copula constructions of multiple dependence
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Pair-copula constructions of multiple dependence

Aas, Kjersti ; Czado, Claudia ; Frigessi, Arnoldo ; Bakken, Henrik

Insurance, mathematics & economics, 2009-04, Vol.44 (2), p.182-198 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Goodness-of-fit tests for copulas: A review and a power study
Goodness-of-fit tests for copulas: A review and a power study
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Goodness-of-fit tests for copulas: A review and a power study

Genest, Christian ; Rémillard, Bruno ; Beaudoin, David

Insurance, mathematics & economics, 2009-04, Vol.44 (2), p.199-213 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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Modeling loss data using mixtures of distributions
Modeling loss data using mixtures of distributions
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Modeling loss data using mixtures of distributions

Miljkovic, Tatjana ; Grün, Bettina

Insurance, mathematics & economics, 2016-09, Vol.70, p.387-396 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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4
Dependent frequency–severity modeling of insurance claims
Dependent frequency–severity modeling of insurance claims
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Dependent frequency–severity modeling of insurance claims

Shi, Peng ; Feng, Xiaoping ; Ivantsova, Anastasia

Insurance, mathematics & economics, 2015-09, Vol.64, p.417-428 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
Robust equilibrium reinsurance-investment strategy for a mean–variance insurer in a model with jumps
Robust equilibrium reinsurance-investment strategy for a mean–variance insurer in a model with jumps
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Robust equilibrium reinsurance-investment strategy for a mean–variance insurer in a model with jumps

Zeng, Yan ; Li, Danping ; Gu, Ailing

Insurance, mathematics & economics, 2016-01, Vol.66, p.138-152 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
Modeling loss data using composite models
Modeling loss data using composite models
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Modeling loss data using composite models

Abu Bakar, S.A. ; Hamzah, N.A. ; Maghsoudi, M. ; Nadarajah, S.

Insurance, mathematics & economics, 2015-03, Vol.61, p.146-154 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Fitting insurance claims to skewed distributions: Are the skew-normal and skew-student good models?
Fitting insurance claims to skewed distributions: Are the skew-normal and skew-student good models?
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Fitting insurance claims to skewed distributions: Are the skew-normal and skew-student good models?

Eling, Martin

Insurance, mathematics & economics, 2012-09, Vol.51 (2), p.239-248 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Multiplicative background risk models: Setting a course for the idiosyncratic risk factors distributed phase-type
Multiplicative background risk models: Setting a course for the idiosyncratic risk factors distributed phase-type
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Multiplicative background risk models: Setting a course for the idiosyncratic risk factors distributed phase-type

Furman, Edward ; Kye, Yisub ; Su, Jianxi

Insurance, mathematics & economics, 2021-01, Vol.96, p.153-167 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
Micro-level parametric duration-frequency-severity modeling for outstanding claim payments
Micro-level parametric duration-frequency-severity modeling for outstanding claim payments
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Micro-level parametric duration-frequency-severity modeling for outstanding claim payments

Yanez, Juan Sebastian ; Pigeon, Mathieu

Insurance, mathematics & economics, 2021-05, Vol.98, p.106-119 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
Gompertz law revisited: Forecasting mortality with a multi-factor exponential model
Gompertz law revisited: Forecasting mortality with a multi-factor exponential model
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Gompertz law revisited: Forecasting mortality with a multi-factor exponential model

Li, Hong ; Tan, Ken Seng ; Tuljapurkar, Shripad ; Zhu, Wenjun

Insurance, mathematics & economics, 2021-07, Vol.99, p.268-281 [Periódico revisado por pares]

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