Genelleştirilmiş doğrusal modeller ile sigorta şirketlerinde hasar rezervinin tahmini
Estimation of claim reserve in insurance companies using generalized linear models
- Tez No: 506405
- Danışmanlar: PROF. DR. DİLEK ALTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Hayat-dışı sigortalarda, hasar talepleri ile hasar dosyasının kapanması arasında zaman farkı mevcuttur. Ayrıca, yasal düzenlemeler, hasarın gecikmeli raporlanması ya da yapılan itirazlar, hasar talebinde bulunmanın zaman alması veya kapalı dosyaların yeniden açılmasına neden olabilmektedir. Sigorta şirketlerinin yükümlülüklerini yerine getirebilmesi için ayrılacak olan hasar rezervlerini doğrun tespit etmesi, şirketin mali yapısının korunması açısından oldukça önemlidir. Rezerv hesabında kullanılan geçmiş veriler genellikle üçgen merdiven metodu ile gösterilmektedir. Bu veriler iki zaman ekseninde birbirinden ayrılır. Yatay eksen hasar gelişim yılını ve dikey eksen hasar oluşum yılını göstermektedir. Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller hasar rezervlerinin tahmininde etkin bir yoldur. Bu çalışmada, hayat-dışı sigorta şirketinin 2007-2016 yılları arasında trafik sigortası ödenen hasar verileri kullanılmıştır. Gelişim üçgenlerindeki verilerin dağılımını belirlemek amacıyla üstel dağılım ailesinden gelen olasılık dağılımları kullanılmıştır. Hasar rezervlerini hesaplanmasında tahmine dayalı tüm dağılımların kullanılması sağlanmıştır. Karlılık için, Pearson artıklarının yeniden örneklendiği bootstrap yöntemi benimsenmiştir. Tahminleyici dağılımlara sahip olmak için, pratikte en çok kullanılan risk ölçümleri 𝑉𝑎𝑅 ve 𝐶𝑉𝑎𝑅 hesaplamada dikkate alınmıştır. Önerilen modelleri analiz etmek ve performanslarını karşılaştırmak için gerçek hayattaki veriler üzerinden uygulama yapılmıştır. Uygulama sonuçları tablo ve şekiller ile özetlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In non-life insurance, there is a time-lag between the occurrence of the claim and the closure of the claim file. In addition to this time-lag, a delay in claims application process or re-opening of the related file may arise due to certain legal regulations, delayed claim reporting or objections arisen during the process. Determination of reserves accurately and sufficiently in order to meet the liabilities plays an important role in protecting the financial status for an insurance company. Historical data used to calculate reserves are generally presented through claims development triangles. These data diverge on two time axes. The horizontal axis indicates the years of development of a claim, when the vertical one indicates the year of the occurrence of the claim. The Generalized Linear Models may be accepted as one of the most efficient ways to estimate claims reserves. In this study, a dataset of paid losses in the Motor Third Party Liability Insurance between 2007 and 2016 of the non-life insurance companies are analyzed. Certain relevant probability distributions from exponential distribution family are used to define the distributions of data in development triangles. It is possible to state that almost all predictive distribution methods are used to calculate these claim reserves. The boostrap method, in which the Pearson residuals are resampled, is allocated for profitability estimations. Besides, 𝑉𝑎𝑅 and 𝐶𝑉𝑎𝑅 methods, as two of the most commonly preferred in risk measurement are adopted with the purpose of having the predictive distributions. With the intent of analyzing models and comparing the performances, the real-life data serve as the basis of calculations conducted. The results obtained through all these analysis are presented graphically or in the form of tables.
Benzer Tezler
- Hayatdışı sigortalarda hasar rezervinin genelleştirilmiş doğrusal modellerle tahmini
Estimation of aggregate claim reserve in non-life insurance using generalized linear models
TUĞBA TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. YASEMİN GENÇTÜRK
- The impact of dependence between claim frequency and severity on expected loss using GLM: MTPL application
Hasar sıklığı ve şiddeti arasındaki bağımlılığın GLM kullanılarak toplam hasar üzerindeki etkisi: MTPL uygulaması
İLKYAZ ASLANÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Aktüerya BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL
DR. BÜKRE YILDIRIM KÜLEKCİ
- Düzenlenmiş sözde-kopula regresyon modeli
Modified pseudo-copula regression model
ÖVGÜCAN GÖNENÇ ERDEMİR
Doktora
Türkçe
2020
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL SUCU
- Heterojenliğin sağlık sigortalarında toplam hasar modellerine etkisi
Impact of heterogeneity on aggregate loss models in health insurance
ASLIHAN ŞENTÜRK ACAR
Doktora
Türkçe
2016
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UĞUR KARABEY
- Genelleştirilmiş doğrusal modeller için sınırlı dalgalanmalı kredibilite yaklaşımı
Limited fluctation credibility approach for generalized linear models
ÖVGÜCAN GÖNENÇ KARADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL SUCU