Die Panjer-Rekursion (oder auch Panjer-Algorithmus) ist ein Algorithmus um die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer speziellen zusammengesetzten Zufallsvariable
zu berechnen. Dabei sind und Zufallsvariablen, welche ein kollektives Modell bilden, und bezeichnet die Indikatorfunktion.
Der Algorithmus wurde in einer Publikation von Harry Panjer erstmals veröffentlicht. Er wird im Versicherungswesen häufig benutzt.
Wir sind an der speziellen zusammengesetzten Zufallsvariable interessiert, wobei und die folgenden Vorbedingungen erfüllen müssen:
ist eine „Schadenanzahlverteilung“, d. h. . ist unabhängig von .
Weiterhin muss ein Element der Panjer-Klasse sein. Die Panjer-Klasse besteht aus allen Zufallsvariablen mit Werten in , welche die folgende Relation erfüllen:
Der Wert wird so bestimmt, dass erfüllt ist.
Sundt bewies im Paper, dass nur die Binomialverteilung, die Poisson-Verteilung und die Negative Binomialverteilung in der Panjer-Klasse liegen. Sie haben die Parameter und Werte wie in der folgenden Tabelle beschrieben, wobei die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion bezeichnet.
| Verteilung | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Binomial | |||||||
| Poisson | |||||||
| Negative Binomial | |||||||
Wir nehmen an, dass identisch verteilte unabhängige Zufallsvariablen sind, welche unabhängig von sind. Weiterhin muss auf einem Gitter mit Gitterlänge verteilt sein.
Der Algorithmus verwendet eine Rekursion, um die Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Der Startwert ist:
Die nachfolgenden Werte können folgendermaßen berechnet werden:

Abbildung 1 zeigt die approximierte Dichtefunktion von wobei und . Die Einzelschadenverteilung wurde mit einer Gitterbreite diskretisiert (siehe auch Fréchet-Verteilung).