|
|
The Effects of Different Malaria Prevention Measures: Panel Data Analysis
Pavelková, Adéla ; Pertold-Gebicka, Barbara (vedoucí práce) ; Bryndová, Lucie (oponent)
Hlavním cílem této diplomové práce je prozkoumat téma preventivních opatření proti malárii. Konkrétně se tato práce snaží identifikovat, která preventivní opatření jsou účinná a jak jsou tato opatření rozdistribuována po světě. Vzhledem k omezenému počtu finančních prostředků je pro mezinárodní organizace důležité vědět, zda jsou tyto prostředky vynaloženy efektivně. Tato práce využívá manuálně sestavených dat ze Světové zdravotnické organizace pro všechny státy, které jsou ohroženy malárií během let 2001 až 2018. Pro účely práce jsou zde využité metody regresní analýzy pro panelová data včetně využití robustní standardní chyby, bootstrapová metoda a shluková analýza. Výsledky ukázaly, že obecně nejúčinnějším opatřením jsou insekticidní spreje, kombinace insekticidních sprejů a sítí impregnovaných insekticidem a rychlé imunochromatografické testy. Efekt populace žijící v zemědělských oblastech byl také signifikantní. Pro Africké země je navíc velmi důležitým faktorem hrubý domácí produkt. Bootstrapová analýza potvrdila naše výsledky. Obecně jsou však sítě impregnované insekticidem používané stále nejvíce. Pomocí shlukové analýzy jsme zjistili, že ne všechny státy na jednom kontinentu procházejí podobnou malarickou situací a v diplomové práci jsme zdůraznili několik států, na které by se organizace...
|
|
|
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.