Statistické modely pro kapitálové modely pojišťoven
Statistical models for capital models of insurance companies
Statistické modely pro kapitálové modely pojišťoven
diploma thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/36248/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/36248Identifiers
Study Information System: 68139
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Mazurová, Lucie
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial and insurance mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
1. 6. 2011
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Slovak
Grade
Good
Keywords (Czech)
zovšeobecnené lineárne modely, deviácie, reziduá, vierohodnosť, miera stornaKeywords (English)
generalized linear models, deviance, residuals, likelihood, lapse rateV tejto práci sa zaoberáme modelovaním miery storna v životnom poistení. K tomu predkladáme teoretický základ lineárnych regresných modelov a ich rozšírenia, zovšeobecnených lineárnych modelov. V teoretickej časti taktiež popisujeme výber modelu a spôsob jeho testovania. V druhej časti práce popisujeme závislosť miery storna na individuálnych a makroekonomických parametroch, tak ako boli skúmané vo svete. V poslednej časti aplikujeme teoretické znalosti zovšeobecnených lineárnych modelov. Dáta analyzujeme v štatistickom programe R a vysvetľujeme proces hľadania modelu, ktorý ich najlepšie popisuje. Interpretujeme výstupy z R a odhady získané z výsledného modelu porovnávame s pomerovou analýzou dát.
This work deals with the topic of lapse rate modelling in the field of Life Insurance. First, the theoretical apparatus is established: the linear models and their extension, generalized linear models. Furthermore, we describe the process of model selection and evaluation. In the second part of this work we describe the influence of various individual as well as macroeconomical parameters on the lapse rate. We summarize the findings of previous works in this field. The last part introduces models in statistical software R based on generalized linear models and describes the process of their selection and evaluation. Outputs from these models are interpreted and compared to the ratio analysis results.