Περίληψη : | Ο τομέας της ασφαλιστικής κάλυψης ατυχημάτων γνωρίζει αξιόλογη ανάπτυξη, καθιστώντας τον έναν από τους ταχύτερα αναπτυσσόμενους τομείς στο επάγγελμα του αναλογιστή. Καθώς αυτός ο τομέας γνωρίζει ταχεία ανάπτυξη, η ζήτηση για ακριβή και αποτελεσματική μοντελοποίηση δεδομένων σχετικά με τα ατυχήματα αυξάνεται κατακόρυφα. Ευτυχώς, έχουμε άφθονα ιστορικά δεδομένα στη διάθεσή μας, και η διερεύνηση αυτών των δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει ενδιαφέρουσες πληροφορίες για τους παράγοντες που οδηγούν σε ασφαλιστικές απαιτήσεις, τα χαρακτηριστικά των απαιτητών και πολλές άλλες πτυχές.Το επίκεντρο αυτής της διατριβής έγκειται στη διερεύνηση και εξερεύνηση των καταλληλότερων μοντέλων για την ανάλυση των δεδομένων απαιτήσεων και την κατανόηση των συνεπειών των ευρημάτων. Χρησιμοποιούμε επίσης βασικούς δείκτες για την αξιολόγηση της ποιότητας της προσαρμογής αυτών των μοντέλων στα δεδομένα, προκειμένου να διασφαλίσουμε μια ολοκληρωμένη ανάλυση. Ιδιαίτερα, οι πληροφορίες που προκύπτουν από αυτά τα μοντέλα ρίχνουν φως στα πρότυπα των απαιτήσεων του παρελθόντος και μας επιτρέπουν να προβλέψουμε μελλοντικές απαιτήσεις και τις σχετιζόμενες απώλειες. The casualty insurance field is experiencing remarkable growth, making it one of the most rapidly developing areas in the actuarial profession. As this sector experiences rapid growth, the demand for precise and efficient data modeling concerning casualties is soaring. Fortunately, we have abundant historical data available to us, and exploring this data can reveal intriguing insights into the drivers of insurance claims, the characteristics of claimants, and many other aspects. The focal point of this thesis lies in investigating and exploring the most suitable models for analyzing claim data and understanding the implications of the findings. We also utilize essential metrics to evaluate how well these models fit the data to ensure a comprehensive analysis. Notably, the insights derived from these models shed light on past claim patterns and enable us to forecast future claims and associated losses.
|
---|