Modelování četností pojistných událostí
Claims count modeling in insurance
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/59035Identifikátory
SIS: 114589
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Pešta, Michal
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční a pojistná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
18. 9. 2013
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Zobecněný lineární model, poissonovská regrese, nadprůměrná disperze, GEE metodaKlíčová slova (anglicky)
Generalized linear models, Poisson regression, overdispersion, GEE method1 Abstrakt: Předložená práce se zabývá studiem technik pro odhad rizikovosti klientů z hlediska počtů způsobených pojistných událostí, a to na základě údajů, které jsou obsaženy v pojistných smlouvách. Na počátku se blíže věnuje teorii zobecněných line- árních modelů, které mají v oblasti pojišťovnictví široké spektrum využití. V druhé kapitole je představen základní model poissonovské regrese a dále také některé veri- fikační metody. Speciálně je zde uveden devianční a Waldův test, ale také výsledky platné pro rezidua. Třetí kapitola obsahuje informace o alternativních přístupech k modelování četností pojistných událostí a v závěru je popsána metoda GEE, kte- rou lze aplikovat, má-li uživatel k dispozici panelová data. Nakonec jsou v numerické studii na konkrétním příkladě ilustrovány popsané techniky, přičemž jako nástroj byl využit statistický software SAS.
1 Abstract: The present work investigates techniques of insurence ratemaking accor- ding to the claims counts of policyholders on the basis of information contained in policies. At the beginning, we provide a closer examination of the theory of genera- lized linear models, which have wide range of applications in the field of actuarial modeling. The second chapter presents the basic Poisson regression model as well as some particular verification methods. Specifically, deviance and Wald test could be found here and furthermore also important results for residuals. The third chapter contains information on alternative approaches to modeling the claim frequencies and at the end the GEE method, that can be applied in case of panel data, is de- scribed. The numerical study based on real insurace data in last part of this diploma thesis illustrate's previously described techniques which were obtained with the help of statistical software SAS.