delo diplomskega seminarja
Povzetek
Analiziranje in modeliranje povezav med spremenljivkami postaja vedno bolj pomembno. V delu so predstavljeni linearni posplošeni modeli in njihov razvoj iz modelov linearne regresije. Diskutirane so teoretične zahteve modelov, podrobno je predstavljena eksponentna družina porazdelitev slučajnih spremenljivk in pripadajoče naravne povezovalne funkcije. Definirane so osnovne oblike pojasnjevalnih slučajnih spremenljivk, za lažje razumevanje so podani njihovi primeri. Razloženi so tudi postopki za preverjanje prileganja gnezdenih modelov z devianco.
Vse našteto je uporabljeno za gradnjo modelov prekinitev, kapitalizacij in odkupov polic življenjskega zavarovanja. Za bolj jasno sliko so opisane oblike življenjskih zavarovanj in njihova povezava s prekinitvami, kapitalizacijami in odkupi. Razčlenjeno je čiščenje in preoblikovanje podatkov, ki so bili na voljo za modeliranje. Podrobno so raziskani vplivi posameznih pojasnjevalnih slučajnih spremenljivk na proučevano spremenljivko in ugotovitve, katere spremenljivke so pomembne za napovedovanje in katere ne. Vse to omogoča zavarovalnici globlji vpogled v kompleksna razmerja v njenem portfoliu in boljšo pripravljenost na dejavnike tveganja v prihodnosti.
Ključne besede
matematika;posplošeni linearni modeli;linearna regresija;logistična regresija;eksponentna družina;povezovalna funkcija;devianca;življenjsko zavarovanje;prekinitev;kapitalizacija;odkup;
Podatki
Jezik: |
Slovenski jezik |
Leto izida: |
2018 |
Tipologija: |
2.11 - Diplomsko delo |
Organizacija: |
UL FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko |
Založnik: |
[L. Horvat] |
UDK: |
519.2 |
COBISS: |
18429785
|
Št. ogledov: |
1128 |
Št. prenosov: |
400 |
Ocena: |
0 (0 glasov) |
Metapodatki: |
|
Ostali podatki
Sekundarni jezik: |
Angleški jezik |
Sekundarni naslov: |
Generalized linear models |
Sekundarni povzetek: |
Analysing and modelling relationships between variables are getting more and more important. In this work, we introduce generalized linear models, and develop them from linear regression models. We discuss theoretical assumptions for these models, and give an in-depth explanation of exponential families of distributions and the associated canonical link functions. We classify the most standard types of explanatory variables, and provide several examples for easier understanding. We explain the procedure for comparing nested models with deviance.
We apply the theory described above to constructing models for lapsed, paid up, and
surrendered life insurance policies. For a clearer picture, different forms of life insurance and
their relationships with lapsed, paid up and surrendered policies are presented. We analyse the
influences of individual explanatory variables on the response variable, and determine which
explanatory observations are essential and which are not. With this, an insurance company
may gain insight into complex relationships in its portfolio and better readiness for risk
factors in the future. |
Sekundarne ključne besede: |
mathematics;generalized linear models;linear regression;logistic regression;exponential family;link function;deviance;life insurance;lapse;paid up insurance;surrender; |
Vrsta dela (COBISS): |
Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga |
Študijski program: |
0 |
Komentar na gradivo: |
Univ. v Ljubljani, Fak. za matematiko in fiziko, Oddelek za matematiko, Finančna matematika - 1. stopnja |
Strani: |
31 str. |
ID: |
10958735 |