Loss reserving for individual claim-by-claim data
Rezervování škod pro individuální škodní data
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/94824Identifikátory
SIS: 179115
Kolekce
- Kvalifikační práce [10690]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hurt, Jan
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční a pojistná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
31. 1. 2018
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Rezervy na pojistná plnění, neživotní pojištění, granulární data, přístup na mikro-úrovniKlíčová slova (anglicky)
Claims reserving, non-life insurance, granular data, micro-level approachTato práce se zabývá stochastickým modelováním škod v neživotním pojištění na základě in- dividuálních škodních průběhů. Shrnuté teoretické metody jsou aplikovány na výuková data od České kanceláře pojistitelů. Problematika odhadování je rozdělena na čtyři části: proces výskytů škod, zpoždění v hlášení, časy mezi událostmi a platby. Každá část je odhadnuta samostatně metodou maximální věrohodnosti a konečné odhady nám umožňují získat odhad rozdělení budoucích závazků. Výsledky jsou velice slibné a věříme, že tato metoda je vhodná pro podrobnější výzkum. Příspěvek této práce spočívá ve formálním odvození teoretické části a aplikaci na datech z českého trhu s několika novými nápady v praktické části a simulaci. 1
This thesis covers stochastic claims reserving in non-life insurance based on individual claims developments. Summarized theoretical methods are applied on data from Czech Insurers' Bureau for educational purposes. The problem of estimation is divided into four parts: oc- curence process generating claims, delay of notification, times between events and payments. Each part is estimated separately based on maximum likelihood theory and final estimates allow us to obtain an estimate of future liabilities distribution. The results are very promis- ing and we believe this method is worth of a further research. Contribution of this work is more rigorous theoretical part and application on data from the Czech market with some new ideas in practical part and simulation. 1