Çok değişkenli bağımlı risklerin modellenmesi ve optimal aktueryal kararlar
Modeling of multivariate dependent risks and optimal actuarial decisions
- Tez No: 297536
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Aktüerya Bilimleri, İstatistik, Actuarial Sciences, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Risk ölçümleri, komonotonluk, kopulalar, kopula parametre tahmini, iki değişkenli kuzey-güney kuantiller
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 142
Özet
Bu çalışmada, belli bir zaman aralığında maksimum hasar bilgisini çeşitli olasılık düzeylerinde veren, bu nedenle de risk yönetiminde özellikle sigortacılık ve aktuerya alanında çok kullanılan Riske Maruz Değer (Value at Risk-VaR) ve Koşullu Riske Maruz Değer (Conditional Value at Risk - CVaR) risk ölçümleri ele alınmıştır. Bu risk ölçümleri risklerin bağımlı olduğu durumda değerlendirilmiştir. Bağımlılık yapısı kopula fonksiyonları ile modellenmiştir. Özellikle aktuerya ve finans uygulamalarında kullanılan Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) kopula ailesine uyduğu düşünülen bağımlı iki değişkenli riskler için VaR ve CVaR değerleri elde edilmiştir. Bu amaçla tek değişkenli durumda VaR ve dolayısıyla CVaR risk ölçüsünün, verilen bir güven seviyesi (1-p) için kuantil noktasına karşılık geldiği düşüncesiyle, iki değişkenli kuzey-güney kuantil noktaları kullanılmıştır. Ele alınan FGM kopula ailesine ait bazı bağımlılık ve kuantil parametre değerleri için elde edilen sonuçlar tablolar ve grafiklerle verilmiş ve yorumlanmıştır. Ayrıca, literatürde daha önceden incelenmiş bazı kopula ailelerine ilişkin parametre tahmin yöntemlerinden de genel olarak bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the risk measures of Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR), which provide an information about the maximium claim amounts that can be realized within a specific time duration for a propability level , are evaluated for dependent risks. Copula models are adopted in order to explain the dependence between random risk variables. For this purpose, bivariate north south quantile points method is used for the determination of VaR and CVaR. These risk measures are evaluated for Farlie-Gumbel- Morgenstern (FGM) copula family in a set up of actuarial and financial applications. The numerical quantities of the risk measures under several copula parameters and quantile values are shown by tables and graphics with interpretations. Furthermore, some methods of copula parameter estimation for some copula families are briefly explained.Key Words : Risk measures, comonotonicity, copulas, copula parameter estimation, bivariate north-south quantiles
Benzer Tezler
- Multivariate stochastic prioritization of dependent actuarial risks under uncertainty
Bağımlı aktüeryal risklerin belirsizlik altında çokdeğişkenli stokastik önceliklendirilmesi
EZGİ NEVRUZ
Doktora
İngilizce
2018
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiDOÇ. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
PROF. DR. ASHİS SENGUPTA
- Fundamental market model design in turkish power market
Türkiye Elektrik Piyasası için temel model tasarımı
AVNİ ÖZÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Modeling the magnetosphere of neutron stars with numerical simulations
Nötron yıldızlarının manyetosferlerinin sayısal simülasyonlarla modellenmesi
SERCAN ÇIKINTOĞLU
Doktora
İngilizce
2022
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZIM YAVUZ EKŞİ
- Deniz ulaştırma lojistiğinin dijital dönüşüm sürecine adaptasyonunun teknoloji kabul modeli ile analizi
Analysis of the adaptation of maritime transportation logistics to the digital transformation process through the technology acceptance model
ORÇUN GÜNDOĞAN
Doktora
Türkçe
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA KEÇECİ
- Bağımlı hasar modellerinde kopula regresyon yaklaşımı
Copula regression approach for dependent loss models
EMİNE SELİN SARIDAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Aktüerya BilimleriMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYLEM DENİZ HOWE