Nowa wersja platformy jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | nr 103 Prognozowanie w zarządzaniu firmą | 250-261
Tytuł artykułu

Szacowanie zmiennych taryfikacyjnych w ubezpieczeniach majątkowych z zastosowaniem mieszanych modeli liniowych

Warianty tytułu
Ratemaking in Non-Life Insurance with HGLM
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Powszechnie stosowana w zakładach ubezpieczeń majątkowych metoda ba-dania wpływu zmiennych taryfikacyjnych na poziom wartości odszkodowań wykorzystuje uogólnione modele liniowe (GLM). W modelach tych zakłada się, iż wszystkie zmienne mają stałe parametry (fixed effect). Jednak gdy do modelu wprowadza się zmienną taryfikacyjną charakteryzującą się dużą liczbą przyjmowanych wartości, których nie można uporządkować (np. zmienną taryfikacyjną "model pojazdu"), zastosowanie znajdują tzw. hierarchiczne uogólnione modele liniowe (HGLM), w których wprowadza się parametry losowe (random effect). W pracy przedstawione zostanie wykorzystanie modeli typu HGLM do budowy taryf w ubezpieczeniach majątkowych. (abstrakt oryginalny)
EN
Insurance companies specializing in non-life insurance create their own rating systems for setting fair premiums for every risk for different kinds of insurance portfolios. The most popular rating technique is to estimate the relativities of a number of rating factors in a multiplicative or an additive model. Generally, these relativities are discreet (e.g. sex) or continuous (e.g. age, engine capacity). In recent years, the standard practice in insurance companies is to use two types of the estimation methods: minimum bias methods or genera-lized linear models (GLM). In the paper, the author presents the generalized linear mixed model in which some rating factors are treated as random effects. (original abstract)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
  • Lee Y., Nelder A.J., Pawitan Y., Generalized Linear Models with Random Effects, Monographs on Statistics and Applied Probability 106, Chapman&HallCRC, 2006.
  • McCulloch Ch.E., Searle Sh.R., Generalized, Linear, and Mixed Models, Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & Sons, INC., 2001.
  • Nelder J.A., Verral R.J., Credibility theory and generalized linear models, "ASTIN Bulletin" 1997, vol. 27:1, 71-82.
  • Ohlsson E., Johansson B., Credibility theory and GLM revised, Research Report 2003: 15, "Mathematical Statistics", Stockholm University, 2003.
  • Walesiak M., Gatnar E., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN, Warszawa 2009.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171371479
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.