Застосування методів інтелектуального аналізу даних до розв’язання задач актуарного моделювання та оцінювання фінансових ризиків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДубініна, Світлана Віталіївна
dc.contributor.authorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorDubinina, S. V.
dc.contributor.authorBidyuk, Petro I.
dc.contributor.authorДубинина, Светлана Витальевна
dc.contributor.authorБидюк, Петр Иванович
dc.date.accessioned2017-07-06T14:22:28Z
dc.date.available2017-07-06T14:22:28Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenResults of application of the data mining to solving the problem of actuarial processes modeling and risk estimation for insurance companies are presented. As a mathematical modeling tool the following approaches were used: generalized linear models, Bayesian networks, the group method for data handling, fuzzy GMDH, and Bayesian parameter estimation techniques. Using actual statistical data from the insurance industry, new generalized linear models were constructed that were used for estimation of a possible loss by an insurance company. Also, a model in the form of a Bayesian network was constructed that was applied to estimate the bankruptcy risk in a case of insurance losses. The best model constructed in this case turned out to be the gamma distribution based model and logarithmic link function whose parameters were estimated within four iterations of the estimation algorithm. A substantial computed value of the insurance company bankruptcy risk reflects the fact that the company under consideration does not possess an effective mechanism for managing its own capital and the payments from clients. Thus, an application of data mining is an effective approach to solving the problems of short-term forecasting financial processes and estimation of actuarial risks.uk
dc.description.abstractruПредставлены результаты применения методов интеллектуального анализа данных к актуарному моделированию и оценивания рисков страховых компаний. В качестве математического аппарата использованы обобщенные линейные модели, метод группового учета аргументов и нечеткий метод группового учета аргументов, а также байесовский подход к оцениванию неизвестных параметров моделей. На основе фактических статистических данных из области страхования построены новые обобщенные линейные модели для их дальнейшего использования при оценивании рисков потерь страховых компаний, разработана и апробирована сеть Байеса для оценивания риска банкротства страховой компании при наступлении страхового случая. Приемлемой для дальнейшего использования оказалась модель с гамма-распределением данных и логарифмической функцией связи, параметры которой получены за четыре итерации алгоритма оценивания. Большой риск банкротства страховой компании свидетельствует об отсутствии эффективного механизма управления денежными средствами как собственного капитала, так и прибыли от страховых договоров. Применение методов интеллектуального анализа данных является эффективным подходом к решению задач прогнозирования и оценивания рисков актуарных процессов.uk
dc.description.abstractukПодано результати застосування методів інтелектуального аналізу даних до актуарного моделювання та оцінювання ризиків страхових компаній. Як математичний апарат використано узагальнені лінійні моделі, метод групового врахування аргументів та нечіткий метод групового врахування аргументів, а також байєсівський підхід до оцінювання невідомих параметрів моделей. На підставі фактичних статистичних даних з галузі страхування побудовано нові узагальнені лінійні моделі для подальшого застосування під час оцінювання ризику втрат страхових компаній, розроблено й апробовано мережу Байєса для оцінювання ризику банкрутства страхових компаній у разі настання страхового випадку. Прийнятною для подальшого використання виявилась модель з гамма-розподілом та логарифмічною функцією зв’язку, параметри якої отримано за чотири ітерації алгоритму оцінювання. Великий ризик банкрутства страхових компаній свідчить про відсутність ефективного механізму управління коштами як власного капіталу, так і надходжень, отриманих від страхових договорів. Застосування методів інтелектуального аналізу даних є ефективним підходом до розв’язання задач прогнозування та оцінювання ризиків актуарних процесів.uk
dc.format.pagerangeС. 49-64uk
dc.identifier.citationДубініна С. В. Застосування методів інтелектуального аналізу даних до розв’язання задач актуарного моделювання та оцінювання фінансових ризиків / С. В. Дубініна, П. І. Бідюк // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2017. – № 1. – С. 49–64. – Бібліогр.: 13 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.1.04
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/19983
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1uk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectактуарні процесиuk
dc.subjectстрахові ризикиuk
dc.subjectузагальнені лінійні моделіuk
dc.subjectбайесовский підхідuk
dc.subjectметоди інтелектуального аналізу данихuk
dc.subjectметод групового обліку аргументівuk
dc.subjectнечіткий МГУАuk
dc.subjectactuarial processesuk
dc.subjectinsurance risksuk
dc.subjectgeneralized linear modelsuk
dc.subjectBayesian approachuk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectgroup method for data handlinguk
dc.subjectfuzzy GMDHuk
dc.subjectактуарные процессыuk
dc.subjectстраховые рискиuk
dc.subjectобобщенные линейные моделиuk
dc.subjectбайесовский подходuk
dc.subjectметоды интеллектуального анализа данныхuk
dc.subjectметод группового учета аргументовuk
dc.subjectнечеткий МГУАuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleЗастосування методів інтелектуального аналізу даних до розв’язання задач актуарного моделювання та оцінювання фінансових ризиківuk
dc.title.alternativeApplication of data mining methods to solving the problems of actuarial modeling and estimation of financial risksuk
dc.title.alternativeПрименение методов интеллектуального анализа данных к решению задач актуарного моделирования и оценивания финансовых рисковuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.levelmasteruk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
GM_4Dubinina_Bidyuk_N1_2017.pdf
Розмір:
405.08 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.8 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1