|
|
Granular loss models in reserving
Bílková, Kristýna ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
Většina metod pro odhad rezerv na pojistná plnění používá data agregovaná do vývojových trojúhelníků, díky čemuž velké množství informací, které má pojišťovna k dispozici, zůstává nevyužito. Tato práce předkládá přístup využívající granulární informace o jednotlivých škodách neseskupených do troj- úhelníků. Je zde vytvořen statistický model vývoje škod, který může být dále využit pro odhady rezerv na pojistná plnění. Tento model se skládá z čítacího procesu, kterým se řídí doby nastání pojistných událostí, rozdělení doby mezi nastáním a nahlášením pojistné události a rozdělení výše škod. Je zde představeno několik vhodných rozdělení a metody pro odhad jejich parametrů. Teoretický aparát je aplikován na reálná data. Práce se dále zabývá srovnáním odhadu IBNR rezervy pomocí granulární metody a standartní metody Chain ladder. Toto srovnání je provedeno jak na reálných, tak i na uměle nasimulovaných datech. Pro data použitá v této práci se větší komplexnost a nároky na přesnost dat ukazují být ve prospěch lepší přesnosti odhadů a univerzálnosti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Micro-level stochastic claims reserving
Rathouský, Marek ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Vitali, Sebastiano (oponent)
Tato práce pokrývá v detailu teorii mikro-úrovňového stochastického modelu, která zahrnuje definici a vlastnosti nehomogenního Poissonova procesu. Tato teorie je pak aplikována na reálných datech pocházejících z portfolia smluv povinného ručení. Odhady rezerv na základě mikro-úrovňového modelu jsou počítané standartní metodou Monte Carlo. Výsledky mikro-úrovňového stochastického modelu jsou na závěr porovnávány s odhady modelu Mack Chain-ladder. 1
|
|
|
Loss reserving for individual claim-by-claim data
Bednárik, Vojtěch ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Tato práce se zabývá stochastickým modelováním škod v neživotním pojištění na základě in- dividuálních škodních průběhů. Shrnuté teoretické metody jsou aplikovány na výuková data od České kanceláře pojistitelů. Problematika odhadování je rozdělena na čtyři části: proces výskytů škod, zpoždění v hlášení, časy mezi událostmi a platby. Každá část je odhadnuta samostatně metodou maximální věrohodnosti a konečné odhady nám umožňují získat odhad rozdělení budoucích závazků. Výsledky jsou velice slibné a věříme, že tato metoda je vhodná pro podrobnější výzkum. Příspěvek této práce spočívá ve formálním odvození teoretické části a aplikaci na datech z českého trhu s několika novými nápady v praktické části a simulaci. 1
|
|
|
Granular loss models in reserving
Bílková, Kristýna ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
Většina metod pro odhad rezerv na pojistná plnění používá data agregovaná do vývojových trojúhelníků, díky čemuž velké množství informací, které má pojišťovna k dispozici, zůstává nevyužito. Tato práce předkládá přístup využívající granulární informace o jednotlivých škodách neseskupených do troj- úhelníků. Je zde vytvořen statistický model vývoje škod, který může být dále využit pro odhady rezerv na pojistná plnění. Tento model se skládá z čítacího procesu, kterým se řídí doby nastání pojistných událostí, rozdělení doby mezi nastáním a nahlášením pojistné události a rozdělení výše škod. Je zde představeno několik vhodných rozdělení a metody pro odhad jejich parametrů. Teoretický aparát je aplikován na reálná data. Práce se dále zabývá srovnáním odhadu IBNR rezervy pomocí granulární metody a standartní metody Chain ladder. Toto srovnání je provedeno jak na reálných, tak i na uměle nasimulovaných datech. Pro data použitá v této práci se větší komplexnost a nároky na přesnost dat ukazují být ve prospěch lepší přesnosti odhadů a univerzálnosti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Generalized Linear Models in Reserving Risk
Zboňáková, Lenka ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
V předložené diplomové práci se zabýváme zobecněnými lineárními modely v koncepci problému rezerv na pojistná plnění. Po představení tvorby rezerv na pojistná plnění a uvažované třídy modelů, zavedeme tuhle větev sto- chastického modelování do neživotního pojištění. Pro výpočet rizika spojeného s tvorbou rezerv na pojistná plnění potřebujeme prediktivní rozdělení budoucích závazků, aby bylo možné určit hodnotu rizikových měr jako jsou hodnota v riziku (Value at Risk) a podmíněná hodnota v riziku (Conditional Value at Risk). Protože jsou data v neživotním pojištění běžně sestavena z malého počtu po- zorování a odhad prediktivních rozdělení může být komplikovaný, pro tento účel volíme bootstrapovou metodu. Odhad modelů, simulace a následné meření upi- sovacího rizika jsou provedeny s použitím reálných dat. Na základě toho je do práce zahrnuta analýza odhadnutých modelů a jejich porovnání spolu s grafickými výstupy. 1
|
host ::
RSS.