Geri Dön

Kasko sigortasında makine öğrenmesi yöntemleri ilehasarlı/hasarsız durum tahmini

Estimation of claim/no-claim automobile insurnace withmachine learning methods

  1. Tez No: 593371
  2. Yazar: SEDA KİLİSLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Aktüerya Bilimleri, Actuarial Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  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: 73

Özet

Bu çalı¸smanın amacı sigorta ¸sirketine yeni katılacak sigortalıların hasar getirip getirmeme durumunu makine ögrenmesi yöntemleri ile tahmin etmektir. Trafikte ki araç sayısının her ˘ geçen yıl artması olası kaza riskinin artmasını da beraberinde getirmektedir. Artan kaza sayı- ları sigorta ¸sirketlerinin maliyetlerini arttırmakta dolaysıyla bu artı¸s kasko primlerine de yansımaktadır. Ancak sigorta ¸sirketlerindeki fiyat rekabetinden dolayı optimal primin altında yapılan satı¸slar ¸sirketlerin karlılık hedeflerinin gerisinde kalmalarına sebep olmaktadır. Sigorta ¸sirketlerinin karlı olarak büyüyebilmeleri için hasarsız mü¸steri profilinin portföye katıl-ması çok önemlidir. Karlı mü¸sterilerin portföye katılması için bireysel davranı¸sları yakalayacak modellere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle son zamanlarda birçok sektörde kullanılan makine ögrenmesi algoritmalarından faydalanarak en iyi hasarlı/hasarsız sınıf tahmini yapan ˘ model belirlenecek ve sigorta sektöründe yaygın olarak kullanılan lojistik regresyon modeli ile kar¸sıla¸stırılacaktır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to estimate whether new insured who will join insurance company have claim by using machine learning methods. The increase in the number of vehicles in traffic each year brings with it an increase in the risk of accidents. Increasing number of accidents increases the costs of insurance companies and this increase is also reflected in the insurance premiums. However, due to price competition in insurance companies, sales below the optimal premium cause companies to fall behind their profitability targets. In order for insurance companies to maintain their profitability, it is very important to include the profitable insured profile in the portfolio. In order to include the profitable insured in the portfolio, models that simulate individual behaviors are needed. Therefore, by using machine learning algorithms used in many sectors recently, the model that makes the best estimate of claimed policies in the portfolio is determined and compared with the logistic regression model commonly used in the insurance sector.

Benzer Tezler

  1. Sigorta suistimallerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi

    Investigation of insurance fraud using machine learning methods

    KÜBRA AKILLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAY GİRAY YAKUT

  2. Türkiye'de otomobil sigortası sahtekarlıklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespit edilmesi

    Detecting automobile insurance frauds in turkey using machine learning approaches

    EZGİ GÜNBATAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET

  3. Sigorta sektöründe kasko sigortası için makine öğrenmesi kullanılarak sahte hasarların tahmini

    Fraud detection using machine learning for automobile insurance in insurance sector

    ENGİN ÇALIMFİDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERKUT ŞAHİN

  4. Sigorta sektöründe sahte hasar tespitinde makine öğrenimi modellerinin kıyaslanması

    Comparison of machine learning models in fake damage detection in the insurance industry

    GİZEM ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ

  5. Araç kasko şirketlerinin AHP temelli ağırlıklandırma yöntemi üzerinden TOPSİS ve PROMETHEE yöntemleri ile seçimi

    Selection of vehicle insurance companies with TOPSİS and PROMETHEE methods over AHP based weighting method

    İSLAM MAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikIğdır Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALKAN ÖZKAN