Geri Dön

Monte Carlo stokastik optimizasyonu ile optimal saklama payı seviyesi

Optimal retention limit with Monte Carlo stochastic optimization

  1. Tez No: 270268
  2. Yazar: ERBİL TAŞAR
  3. Danışmanlar: DR. MURAT BÜYÜKYAZICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Aktüerya Bilimleri, Sigortacılık, İstatistik, Actuarial Sciences, Insurance, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Sigortanın temel işlevi, zararı ekonomik açıdan önemsiz bir duruma getirmektir. Kişilerin tek başlarına karşılayamayacakları zararların bir organizasyon aracılığıyla aralarında paylaşılmasıdır. Reasürans ise, sigortacının üstlendiği riskin bir kısmını veya tamamını diğer bir sigortacıya devretmesi olarak tanımlanabilir.Sigorta şirketleri, üstlendikleri riskleri azaltmak ve kendilerini beklenmeyen risklere karşı koruyabilmek için kendi portföy yapıları ve gelecek stratejilerine en uygun reasürans yöntemini belirlemelidir. Reasürans yönteminin belirlenmesinin yanı sıra sigorta şirketinin üzerinde tuttuğu riskin ne kadarının sigortalaması gerektiğinin belirlenmesi de reasürans uygulamalarının önemli problemlerinden birisidir.Sedan şirket saklama payını hesaplarken, üzerinde daha fazla risk tutmak ile olası hasar dalgalanmalarını karşılayabilmek arasındaki dengeyi iyi kurmak zorundadır.Bu çalışmada, son yıllarda finans sektöründe yaygın olarak kullanılan Rikse Maruz Değer (Value-at-Risk, VaR) ve Koşullu Riske Maruz Değer (Conditional Tail Expectation, CTE) risk ölçümleri ile toplam hasar fazlası reasürans yöntemi altında farklı prim ilkeleri açısından sigortacının maruz kalacağı toplam ödemeyi Monte Carlo stokastik optimizasyonu yöntemi ile minimize ederek sigortacı için optimal saklama payının hesaplanması incelenmiştir. Böylece analitik çözümün elde edilemediği durumlarda optimal saklama payının Monte Carlo stokastik optimizasyonu yöntemi ile elde edilebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The fundamental function of insurance is to make loss economically insignificant. The losses that people are unable to cover on their own, are shared between them through an organization. The reinsurance, also can be defined as a method of reducing risk by transferring all or part of an insurance policy to another insurer.Insurance companies have to determine the most appropriate reinsurance method for their portfolio structure and future plans in order to minimize the risk they took over and to protect themselves against unexpected risks. In additon to the determination of reinsurance methods, one of the most significant problems of reinsurance applications is the determination of how much risk the insurance company must insure.While calculating the retention limit, cedent company must establish a good balance between keeping more risk on it and covering possible loss fluctuaitons.In this study, VaR (Value-at-Risk) and CTE (Conditional Tail Expectation) risk measures which are commonly used in financial sector in recent years, are analyzed by minimizing cedent?s total risk of exposure using Monte Carlo Stochastic optimization method, with calculating the optimal retention limit in terms of diffrent premium principles under the stop loss reinsurance contract for the cedent. Thus, it is revealed that, in the circumstances, when analytic solution is not achieved, the optimal retention limit can be achieved by Monte Carlo optimization method.

Benzer Tezler

  1. Elektrik piyasalarında enerji depolama işletiminin optimizasyonu

    Optimization of energy storage operation in electricity markets

    FATMA AVLİ FIRIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖKKEŞ FATİH KEÇECİOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSRAFİL KARADÖL

  2. Kocaeli Üniversitesi Umuttepe Kampüsünde bir trijenerasyon sistem tasarımı ve ekonomik analizi

    A trigeneration system design and economical analysis in Kocaeli University Umuttepe Campus

    EBRU KOLAY KADIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EnerjiKocaeli Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERAL ALTINAY

  3. Şebekeye bağlı hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu üzerine bir model önerisi ve uygulaması

    A model proposal for design and optimization of grid-connected hybrid renewable energy systems and its application

    OZAN ÇAPRAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR

    PROF. DR. AYSUN SAĞBAŞ

  4. A multi-period stochastic portfolio optimization and hedging model applied for the aviation sector in the EU ETS

    EU ETS havacılık sektörü için uygulamalı çoklu süreçli stokastik portföy optimizasyon ve koruma modelı

    ERKAN KALAYCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ LAJUNEN

  5. Dinamik ve stokastik hücresel imalat sistemi tasarımı problemine çözüm yaklaşımları

    Solution approaches for the dynamic stochastic cellular manufacturing system design problem

    HÜSAMETTİN BAYRAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. RAMAZAN ŞAHİN

    PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY