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1
Time-series forecasting of mortality rates using deep learning
Time-series forecasting of mortality rates using deep learning
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Time-series forecasting of mortality rates using deep learning

Perla, Francesca ; Richman, Ronald ; Scognamiglio, Salvatore ; Wüthrich, Mario V.

Scandinavian actuarial journal, 2021-08, Vol.2021 (7), p.572-598 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis

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2
Machine learning in individual claims reserving
Machine learning in individual claims reserving
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Machine learning in individual claims reserving

Wüthrich, Mario V.

Scandinavian actuarial journal, 2018-07, Vol.2018 (6), p.465-480 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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3
Robust reinsurance contract with asymmetric information in a stochastic Stackelberg differential game
Robust reinsurance contract with asymmetric information in a stochastic Stackelberg differential game
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Robust reinsurance contract with asymmetric information in a stochastic Stackelberg differential game

Yuan, Yu ; Liang, Zhibin ; Han, Xia

Scandinavian actuarial journal, 2022-04, Vol.2022 (4), p.328-355 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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4
Mortality forecasting at age 65 and above: an age-specific evaluation of the Lee-Carter model
Mortality forecasting at age 65 and above: an age-specific evaluation of the Lee-Carter model
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Mortality forecasting at age 65 and above: an age-specific evaluation of the Lee-Carter model

Bergeron-Boucher, Marie-Pier ; Kjærgaard, Søren

Scandinavian actuarial journal, 2022-01, Vol.2022 (1), p.64-79 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis

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5
Optimal investment and reinsurance strategies under 4/2 stochastic volatility model
Optimal investment and reinsurance strategies under 4/2 stochastic volatility model
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Optimal investment and reinsurance strategies under 4/2 stochastic volatility model

Wang, Wenyuan ; Muravey, Dmitry ; Shen, Yang ; Zeng, Yan

Scandinavian actuarial journal, 2023-05, Vol.2023 (5), p.413-449 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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6
Managing cyber risk, a science in the making
Managing cyber risk, a science in the making
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Managing cyber risk, a science in the making

Dacorogna, Michel ; Kratz, Marie

Scandinavian actuarial journal, 2023-11, Vol.2023 (10), p.1000-1021 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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7
Robust optimal excess-of-loss reinsurance and investment strategy for an insurer in a model with jumps
Robust optimal excess-of-loss reinsurance and investment strategy for an insurer in a model with jumps
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Robust optimal excess-of-loss reinsurance and investment strategy for an insurer in a model with jumps

Li, Danping ; Zeng, Yan ; Yang, Hailiang

Scandinavian actuarial journal, 2018-02, Vol.2018 (2), p.145-171 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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8
Cramér-Lundberg asymptotics for spectrally positive Markov additive processes
Cramér-Lundberg asymptotics for spectrally positive Markov additive processes
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Cramér-Lundberg asymptotics for spectrally positive Markov additive processes

van Kreveld, Lucas ; Mandjes, Michel ; Dorsman, Jan-Pieter

Scandinavian actuarial journal, 2024-08, Vol.2024 (6), p.561-582 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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9
Aggregate Markov models in life insurance: estimation via the EM algorithm
Aggregate Markov models in life insurance: estimation via the EM algorithm
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Aggregate Markov models in life insurance: estimation via the EM algorithm

Ahmad, Jamaal ; Bladt, Mogens

Scandinavian actuarial journal, 2024-08, Vol.2024 (6), p.533-560 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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10
Extending composite loss models using a general framework of advanced computational tools
Extending composite loss models using a general framework of advanced computational tools
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Extending composite loss models using a general framework of advanced computational tools

Grün, Bettina ; Miljkovic, Tatjana

Scandinavian actuarial journal, 2019-09, Vol.2019 (8), p.642-660 [Periódico revisado por pares]

Stockholm: Taylor & Francis

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