Research Article
BibTex RIS Cite

Genelleştirilmiş Doğrusal Model Bileşenlerinin Kredibilite Üzerindeki Etkilerinin Araştırılması

Year 2016, Volume: 9 Issue: 1, 37 - 45, 25.06.2016

Abstract

Bu çalışmada, genelleştirilmiş doğrusal model (GDM) bileşenlerinin modelin kredibilitesini nasıl etkilediği
araştırılmıştır. Bağ fonksiyonu yapısının ve türünün kredibiliteye etkisi incelenmiştir. Bağ fonksiyonunun
kredibilite üzerindeki etkilerini görmek amacıyla; logaritmik bağ fonksiyonu yerine birim bağ fonksiyonu ve
bir sabit ile çarpılmış bağ fonksiyonu kullanılmıştır. Karşılaştırma işlemi, tam kredibilite standardı
yardımıyla tanımlanan asimptotik varyans ve kredibilite olasılığı ile yapılmıştır. Sayısal analizler özel bir
sigorta şirketinden alınan bir yıllık kasko sigortası poliçelerinden gelen hasar sayısı verisi kullanılarak
yapılmıştır. Analizler sonucunda açıklayıcı değişken seçiminin kredibiliteyi etkilediği, ancak bağ fonksiyonu
yapısı ve türünün kredibiliteyi etkilemediği sonucuna ulaşılmıştır.

References

  • D. Andersen, S. Feldblum, C. Modlin, D. Schirmacher, E. Schirmacher, N. Thandi, 2005, A Practitioner’s Guide to Generalized Linear Models, Second Edition, CAS Study Note.
  • K. Antonio, J. Beirlant, 2007, Actuarial Statistics with Generalized Linear Mixed Models, Insurance: Mathematics and Economics, 19.
  • P. De Jong, G. Z. Heller, 2008, Generalized Linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press, London, 196.
  • M. Denuit, X. Maréchal, S. Pitrebois, J. Walhin, 2007, Actuarial Modelling of Claim Counts, John Wiley&Sons.
  • J. Garrido, J. Zhou, 2009, Full Credibility with Generalized Linear and Mixed Models, ASTIN Bulletin, 39(1), 61-80.
  • S. Haberman, A. E. Renshaw, 1996, Generalized Linear Models and Actuarial Science, The Statistician, 45(4) , 407–436.
  • Ö. Karadağ, 2014, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller için Sınırlı Dalgalanmalı Kredibilite Yaklaşımı, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 99.
  • F. Klinker, 2011, Generalized Linear Mixed models for Ratemaking: A means of Introducing Credibility into a Generalized Linear Model Setting, Casualty Actuarial Society E-Forum, 2.
  • S. A. Klugman, H. Panjer, G. E. Willmot, 2008, Loss Models From Data to Decisions, John Wiley&Sons, New Jersey, 726.
  • P. McCullagh, J. A. Nelder, 1989, Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London, 511.
  • J. A. Nelder, R. J. Verall, 1997, Credibility Theory and Generalized Linear Models, ASTIN Bulletin, 27(1), 71-82.
  • E. Ohlsson, 2008, Combining Generalized Linear Models and Credibility Models in Practice, Scandinavian Actuarial Journal 4, 301-314.
  • G. Rodriguez, 2014, Introducing R: Generalized Linear Model, http://data.princeton.edu/R/ (Mayıs, 2014).
  • H. Schmitter, H.,2004, The Sample Size Needed For The Calculation of a GLM Tariff, ASTIN Bulletin, 34(1), 249–262. J. Zhou, 2011, Theory and Applications of Generalized Linear Models in Insurance, Phd Thesis, Concordia University, Canada.

Investigating the Effects of Generalized Linear Model Components on Credibility

Year 2016, Volume: 9 Issue: 1, 37 - 45, 25.06.2016

Abstract

References

  • D. Andersen, S. Feldblum, C. Modlin, D. Schirmacher, E. Schirmacher, N. Thandi, 2005, A Practitioner’s Guide to Generalized Linear Models, Second Edition, CAS Study Note.
  • K. Antonio, J. Beirlant, 2007, Actuarial Statistics with Generalized Linear Mixed Models, Insurance: Mathematics and Economics, 19.
  • P. De Jong, G. Z. Heller, 2008, Generalized Linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press, London, 196.
  • M. Denuit, X. Maréchal, S. Pitrebois, J. Walhin, 2007, Actuarial Modelling of Claim Counts, John Wiley&Sons.
  • J. Garrido, J. Zhou, 2009, Full Credibility with Generalized Linear and Mixed Models, ASTIN Bulletin, 39(1), 61-80.
  • S. Haberman, A. E. Renshaw, 1996, Generalized Linear Models and Actuarial Science, The Statistician, 45(4) , 407–436.
  • Ö. Karadağ, 2014, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller için Sınırlı Dalgalanmalı Kredibilite Yaklaşımı, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 99.
  • F. Klinker, 2011, Generalized Linear Mixed models for Ratemaking: A means of Introducing Credibility into a Generalized Linear Model Setting, Casualty Actuarial Society E-Forum, 2.
  • S. A. Klugman, H. Panjer, G. E. Willmot, 2008, Loss Models From Data to Decisions, John Wiley&Sons, New Jersey, 726.
  • P. McCullagh, J. A. Nelder, 1989, Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London, 511.
  • J. A. Nelder, R. J. Verall, 1997, Credibility Theory and Generalized Linear Models, ASTIN Bulletin, 27(1), 71-82.
  • E. Ohlsson, 2008, Combining Generalized Linear Models and Credibility Models in Practice, Scandinavian Actuarial Journal 4, 301-314.
  • G. Rodriguez, 2014, Introducing R: Generalized Linear Model, http://data.princeton.edu/R/ (Mayıs, 2014).
  • H. Schmitter, H.,2004, The Sample Size Needed For The Calculation of a GLM Tariff, ASTIN Bulletin, 34(1), 249–262. J. Zhou, 2011, Theory and Applications of Generalized Linear Models in Insurance, Phd Thesis, Concordia University, Canada.
There are 14 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Övgücan Karadağ Erdemir

Meral Sucu

Publication Date June 25, 2016
Published in Issue Year 2016 Volume: 9 Issue: 1

Cite

IEEE Ö. K. Erdemir and M. Sucu, “Genelleştirilmiş Doğrusal Model Bileşenlerinin Kredibilite Üzerindeki Etkilerinin Araştırılması”, JSSA, vol. 9, no. 1, pp. 37–45, 2016.