Kasko sigortasında makine öğrenmesi yöntemleri ilehasarlı/hasarsız durum tahmini
Estimation of claim/no-claim automobile insurnace withmachine learning methods
- Tez No: 593371
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Aktüerya Bilimleri, Actuarial Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Sigorta suistimallerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of insurance fraud using machine learning methods
KÜBRA AKILLI
- 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
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiSosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERKUT ŞAHİN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- 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