Show simple item record

Aggregate loss models with dependent frequency and severity
dc.contributor.advisorMazurová, Lucie
dc.creatorČápová, Petra
dc.date.accessioned2017-10-04T10:23:59Z
dc.date.available2017-10-04T10:23:59Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/91137
dc.description.abstractV neživotním pojištění se obvykle předpokládá nezávislost mezi počtem a výší škod. Tato práce však ukazuje, že může být předpoklad nezávislosti vynechán. Zabýváme se tedy modelováním závislosti mezi frekvencí a severitou škod. Pro za- hrnutí závislosti do modelu úhrnu škod uvažujeme dvě metody. První metoda vy- užívá zobecněné lineární modely a druhá metoda uvedená v této práci je založena na modelování závislosti pomocí kopul. Uvádíme i model s nezávislou frekvencí a severitou škod. Tento model je porovnáván s popsanými metodami v simulační části práce. Do všech uvedených modelů zahrnujeme také závislost na vysvětlují- cích (tarifních) proměnných. 1cs_CZ
dc.description.abstractIn non-life insurance, the independence between the number and size of claims is usually assumed. However, this thesis shows that the assumption of independence can be omitted. We deal with the dependency modeling between frequency and severity of claims. For including the dependence to the total claims model, we consider two methods. The first method uses generalized linear models and the second method used in the thesis is based on dependence modeling by copulas. We also perform a model with independent frequency and severity of claims. This model is compared with the described methods in the simulation part of the thesis. We include dependency on explanatory (rating) variables in all of these models. 1en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectdependence modelingen_US
dc.subjectnumber of claimsen_US
dc.subjectclaims sizeen_US
dc.subjectgeneralized linear modelen_US
dc.subjectcopulaen_US
dc.subjectmodelování závislostics_CZ
dc.subjectpočet škodcs_CZ
dc.subjectvelikost škodycs_CZ
dc.subjectzobecněný lineární modelcs_CZ
dc.subjectkopulacs_CZ
dc.titleModely úhrnů škod se závislou frekvencí a severitoucs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-09-13
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId181614
dc.title.translatedAggregate loss models with dependent frequency and severityen_US
dc.contributor.refereeZichová, Jitka
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinanční a pojistná matematikacs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial and insurance mathematicsen_US
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial and insurance mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csV neživotním pojištění se obvykle předpokládá nezávislost mezi počtem a výší škod. Tato práce však ukazuje, že může být předpoklad nezávislosti vynechán. Zabýváme se tedy modelováním závislosti mezi frekvencí a severitou škod. Pro za- hrnutí závislosti do modelu úhrnu škod uvažujeme dvě metody. První metoda vy- užívá zobecněné lineární modely a druhá metoda uvedená v této práci je založena na modelování závislosti pomocí kopul. Uvádíme i model s nezávislou frekvencí a severitou škod. Tento model je porovnáván s popsanými metodami v simulační části práce. Do všech uvedených modelů zahrnujeme také závislost na vysvětlují- cích (tarifních) proměnných. 1cs_CZ
uk.abstract.enIn non-life insurance, the independence between the number and size of claims is usually assumed. However, this thesis shows that the assumption of independence can be omitted. We deal with the dependency modeling between frequency and severity of claims. For including the dependence to the total claims model, we consider two methods. The first method uses generalized linear models and the second method used in the thesis is based on dependence modeling by copulas. We also perform a model with independent frequency and severity of claims. This model is compared with the described methods in the simulation part of the thesis. We include dependency on explanatory (rating) variables in all of these models. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV