Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків
Methods of estimating the parameters of generalized linear models for the case of paying insurance premiums to clients are considered. The iterative-recursive weighted least squares method, the Adam optimization algorithm, and the Monte Carlo method for Markov chains were implemented. Insurance indi...
Збережено в:
| Видавець: | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
|---|---|
| Дата: | 2023 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/285518 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Організація
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-285518 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2855182023-08-07T15:49:29Z Estimation of the parameters of generalized linear models in the analysis of actuarial risks Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків Panibratov, Roman Bidyuk, Petro актуарний ризик узагальнені лінійні моделі імітаційне моделювання експоненційна множина розподілів ітеративно-рекруентно зважуваний метод найменших квадратів метод Adam метод Монте-Карло для марківських ланцюгів actuarial risk generalized linear models simulation modeling exponential family of distributions iterative-recursive weighted least squares method Adam method Monte Carlo method for Markov chains Methods of estimating the parameters of generalized linear models for the case of paying insurance premiums to clients are considered. The iterative-recursive weighted least squares method, the Adam optimization algorithm, and the Monte Carlo method for Markov chains were implemented. Insurance indicators and the target variable were randomly generated due to the problem of public access to insurance data. For the latter, the normal and exponential law of distribution and the Pareto distribution with the corresponding link functions were used. Based on the quality metrics of model learning, conclusions were made regarding their construction quality. Розглянуто методи оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей для аналізу актуарних ризиків у випадку виплат страхових премій клієнтам. Було реалізовано ітеративно-рекурентно зважуваний метод найменших квадратів, алгоритм оптимізації Adam та метод Монте-Карло для ланцюгів Маркова. Страхові показники та цільова змінна генерувалися випадковим чином у зв’язку з проблемою публічного доступу страхових даних. Для останньої використовувався нормальний та експоненціальний закон розподілу і розподіл Парето з відповідними функціями зв’язку. На основі метрик якості навчання моделей були зроблені висновки щодо їх якості побудови. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2023-06-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/285518 10.20535/SRIT.2308-8893.2023.2.10 System research and information technologies; No. 2 (2023); 139-148 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2023); 139-148 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2023); 139-148 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/285518/279578 |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
актуарний ризик узагальнені лінійні моделі імітаційне моделювання експоненційна множина розподілів ітеративно-рекруентно зважуваний метод найменших квадратів метод Adam метод Монте-Карло для марківських ланцюгів actuarial risk generalized linear models simulation modeling exponential family of distributions iterative-recursive weighted least squares method Adam method Monte Carlo method for Markov chains |
| spellingShingle |
актуарний ризик узагальнені лінійні моделі імітаційне моделювання експоненційна множина розподілів ітеративно-рекруентно зважуваний метод найменших квадратів метод Adam метод Монте-Карло для марківських ланцюгів actuarial risk generalized linear models simulation modeling exponential family of distributions iterative-recursive weighted least squares method Adam method Monte Carlo method for Markov chains Panibratov, Roman Bidyuk, Petro Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| topic_facet |
актуарний ризик узагальнені лінійні моделі імітаційне моделювання експоненційна множина розподілів ітеративно-рекруентно зважуваний метод найменших квадратів метод Adam метод Монте-Карло для марківських ланцюгів actuarial risk generalized linear models simulation modeling exponential family of distributions iterative-recursive weighted least squares method Adam method Monte Carlo method for Markov chains |
| format |
Article |
| author |
Panibratov, Roman Bidyuk, Petro |
| author_facet |
Panibratov, Roman Bidyuk, Petro |
| author_sort |
Panibratov, Roman |
| title |
Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_short |
Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_full |
Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_fullStr |
Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_full_unstemmed |
Оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_sort |
оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей в аналізі актуарних ризиків |
| title_alt |
Estimation of the parameters of generalized linear models in the analysis of actuarial risks |
| description |
Methods of estimating the parameters of generalized linear models for the case of paying insurance premiums to clients are considered. The iterative-recursive weighted least squares method, the Adam optimization algorithm, and the Monte Carlo method for Markov chains were implemented. Insurance indicators and the target variable were randomly generated due to the problem of public access to insurance data. For the latter, the normal and exponential law of distribution and the Pareto distribution with the corresponding link functions were used. Based on the quality metrics of model learning, conclusions were made regarding their construction quality. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/285518 |
| work_keys_str_mv |
AT panibratovroman estimationoftheparametersofgeneralizedlinearmodelsintheanalysisofactuarialrisks AT bidyukpetro estimationoftheparametersofgeneralizedlinearmodelsintheanalysisofactuarialrisks AT panibratovroman ocínûvannâparametrívuzagalʹnenihlíníjnihmodelejvanalízíaktuarnihrizikív AT bidyukpetro ocínûvannâparametrívuzagalʹnenihlíníjnihmodelejvanalízíaktuarnihrizikív |
| first_indexed |
2024-04-08T14:50:33Z |
| last_indexed |
2024-04-08T14:50:33Z |
| _version_ |
1804810500439015424 |