|
|
Shlukování segmentu pojistných smluv do rizikově homogenních skupin
Martínek, Jan ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Justová, Iva (oponent)
V předložené práci studujeme skupiny homogenní pojistných smluv dle definice CEIOPS a pro které počítáme rizikové charakteristiky. První část práce se zabývá kvantifikací těchto rizik. Jako hlavní kategorie studujeme upisovací a rezervové riziko. V druhé části práce tyto skupiny analyzujeme na základě rizikových parametrů a hledáme rizikově homogenní shluky napříč všemi skupinami. Na závěr hledáme charakteristické znaky těchto shluků pro lepší pochopení výsledku shlukové analýzy.
|
|
| |
|
|
Rizikové modely annuitních škod z neživotního pojištění
Šmarda, Tomáš ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na praktickou aplikaci metod Nested Monte Carlo a Least squares Monte Carlo v neživotním pojištění. Na modelovém příkladu anuitních škod byl spočten nejlepší odhad a kvantil 99.5% oběma metodami a výsledky porovnány. Obě metody jsou si v odhadech podobné a dají se využít k výpočtu kapitálového požadavku. Výhodnější je použít metodu Least squares Monte Carlo, protože není tak časově náročná jako Nested Monte Carlo.
|
|
|
Rezervování v neživotním pojištění
Těšínský, Jiří ; Gerthofer, Michal (vedoucí práce) ; Zimmermann, Pavel (oponent)
Práce se zabývá problematikou rezervování v neživotním pojištění. Hlavním předmětem je porovnání metod určených k odhadu rezerv na pojistná plnění, popsání jejich výhod, nevýhod, rozšíření a omezení. Nejprve jsou v teoretické části matematicky formulovány vybrané modely a jejich předpoklady, aby je bylo následně možné v praktické části aplikovat na reálná data. Nakonec jsou získané poznatky z obou částí využity k porovnání použitelnosti metod a nalezení jejich dalších odlišností či společných aspektů.
|
|
|
Statistical models for an MTPL portfolio
Pirozhkova, Daria ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Malá, Ivana (oponent)
In this thesis, we consider several statistical techniques applicable to claim frequency models of an MTPL portfolio with a focus on overdispersion. The practical part of the work is focused on the application and comparison of the models on real data represented by an MTPL portfolio. The comparison is presented by the results of goodness-of-fit measures. Furthermore, the predictive power of selected models is tested for the given dataset, using the simulation method. Hence, this thesis provides a combination of the analysis of goodness-of-fit results and the predictive power of the models.
|
|
|
An analysis of crowdfunding in the Czech Republic, the Slovak Republic and the United States in the example of comparing similar types of campaigns.
Slúka, Aleš ; Svobodová, Ivana (vedoucí práce) ; Zimmermann, Pavel (oponent)
Bakalářská práce se věnuje problematice crowdfundingu, relativně novému způsobu financovaní s použitím moderních technologií. Dále se zaobírá motivací investorů a autorů crowdfundingových projektů k jeho využití, porovnáním průběhu konkrétních podobných kampaní ve vybraných státech a jeho vlivu na celkovou úspěšnost kampaně. Teoretická část práce definuje crowdfunding, jeho typy, vlastnosti a technologické prostředí, ve kterém v současnosti působí. Dále popisuje vybrané crowdfundingové platformy a jejich specifikace, které mají podstatný vliv na strukturu zákazníků a investorů. Praktická část bakalářské práce se zaobírá porovnáním odměnového crowdfundingu v České republice, Slovenské republice a v USA. Výzkum proběhl na základě statistické analýzy autorem sesbíraných dat a dotazníku, který byl zaměřený na zjištění informovanosti veřejnosti v tuzemských podmínkách o crowdfundingu. Závěr práce je věnovaný formulaci poznatků získaných z empirické časti práce aplikovatelných pro lokální prostředí.
|
|
|
Možnosti modelování heteroskedasticity s aplikacemi v neživotním pojištění
Pavlačková, Petra ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Název práce: Možnosti modelování heteroskedasticity s aplikacemi v neživotním pojištìní Autor: Petra Pavlačková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Ing. Zimmermann Pavel, Ph.d. Abstrakt: Diplomová práce se zabývá možnostmi modelování heteroskedasticity za použití zobecněných lineárních modelů. Shrnuje jejich předpoklady a použití v praxi. Ukazuje praktickou potřebu těchto modelů. Dále se práce zabývá modelováním rozptylu za použití i jiných metod než zobecněných lineárních modelů - např. zobecněných aditivních modelů, či lokální regrese. Srovnání všech těchto modelů je graficky demonstrováno. Klíčová slova: Disperzní parametr, varianční funkce, Sdružený model
|
|
|
Shlukování segmentu pojistných smluv do rizikově homogenních skupin
Martínek, Jan ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Justová, Iva (oponent)
V předložené práci studujeme skupiny homogenní pojistných smluv dle definice CEIOPS a pro které počítáme rizikové charakteristiky. První část práce se zabývá kvantifikací těchto rizik. Jako hlavní kategorie studujeme upisovací a rezervové riziko. V druhé části práce tyto skupiny analyzujeme na základě rizikových parametrů a hledáme rizikově homogenní shluky napříč všemi skupinami. Na závěr hledáme charakteristické znaky těchto shluků pro lepší pochopení výsledku shlukové analýzy.
|
|
| |
|
|
Empirický bayesovský přístup v mikromodelech pro výpočet rizika rezerv
Fedorčáková, Claudia ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Bílková, Diana (oponent)
Tradiční metody odhadování rezerv pojišťovny jsou založeny na agregovaných datech. Avšak, novým trendem je snaha využít všechny dostupné informace a analyzovat každou škodu zvlášť. Tímhle způsobem je možná aplikace specifických vlastností pojistné škody, jako neproporciální zajišťení nebo pojistné limity. Cílem této práce je vytvořit rezervovací model založený na individuálních škodách. V návaznosti na nedávné legislativní změny, bylo riziko rezerv předefinováno z ultimátního horizontu na jedno-letý rizikový horizont. Proto dalším úkolem je nastavení simulačního modelu pro výpočet jedno-ročního rizika rezerv přes aktualizaci odhadů, které jsou přepočítany na základě nových pozorování shromážděných v průběhu jednoho roku. To je typický úkol bayesovského přístupu a proto jsou modelové komponenty odhadnuty s využitím nástrojů Bayesovské statistiky.
|
host ::
RSS.