Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Generalized Linear Models in Actuarial Science
Pobierz

Tytuł: Generalized Linear Models in Actuarial Science

Tytuł odmienny:

Uogólnione modele liniowe w matematyce aktuarialnej

Autor:

Boháčová, Hana ; Linda, Bohdan

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 60, s. 38-45

Abstrakt:

Uogólnione modele liniowe {Generalized Linear Models - GLM) zapewniają ujednolicone teoretycznie i koncepcyjnie ramy dla wielu zagadnień w matematyce aktuarialnej, na przykład w analizie przeżycia, regresji logistycznej, modelach probitowych, złożonym rozkładzie Poissona, uogólnionej estymacji równań oraz w modelach wielopoziomowych. GLM rozszerzają modele liniowe w trojaki sposób: • rozkład składnika losowego może pochodzić z rodziny rozkładów wykładniczych, • wariancja wartości odpowiedzi jest określoną funkcją swojej średniej, • funkcja łącząca nie musi być funkcją tożsamościową. Takie sytuacje są typowe w praktyce ubezpieczeniowej. W statystycznych ramach GLM można otwarcie tworzyć założenia co do natury danych ubezpieczeniowych i ich związków ze zmiennymi prognostycznymi. Metody rozwiązywania GLM są bardziej, efektywne pod względem technicznym, są bardziej eleganckie teoretycznie i wartościowe w praktyce. Modele te, dzięki statystykom diagnostycznym, pozwalają wybrać jedynie istotne zmienne, pozwalają również zweryfikować założenia modelu. Podstawowym zastosowaniem modeli GLM w analizie ubezpieczeniowej jest ustalanie składki i underwriting. Warunki, które ograniczają możliwość dowolnego kształtowania składki (np. regulacje prawne), zwiększyły użyteczność GLM w celowej analizie marketingowej. GLM są dobrze ugruntowane w teorii statystyki i oferują zakładom ubezpieczeniowym praktyczną metodę osiągania zadowalających zysków i przewagi konkurencyjnej. W tym artykule skupiono się na technikach określania IBNR jako ważnego zagadnienia w prognozowaniu całości roszczeń zaszłych, ale niezgłoszonych lub roszczeń zgłoszonych, ale w całości niespłaconych. Wiele tradycyjnych aktuarialnych metod określania rezerw okazuje się estymacją specjalnych przypadków GLM metodą maksymalizacji funkcji wiarygodności. (abstrakt oryginalny)

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2009

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:122716

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 60 ; Inwestycje finansowe i ubezpieczenia – tendencje światowe a polski rynek

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Exlibris

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

30 paź 2023

Data dodania obiektu:

6 lip 2023

Liczba wyświetleń treści obiektu:

98

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/160985

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Generalized Linear Models in Actuarial Science 30 paź 2023

Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Premium calculation in a heterogeneous portfolio of policies

Pacáková, Viera Boháčová, Hana

2010
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji