KAFKOVÁ, Silvie a Lenka KŘIVÁNKOVÁ. Generalized Linear Models in Vehicle Insurance. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. Mendelova univerzita v Brně, 2014, roč. 62, č. 2, s. 383-388. ISSN 1211-8516. doi:10.11118/actaun201462020383.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Generalized Linear Models in Vehicle Insurance
Autoři KAFKOVÁ, Silvie (203 Česká republika, garant, domácí) a Lenka KŘIVÁNKOVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, Mendelova univerzita v Brně, 2014, 1211-8516.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50600 5.6 Political science
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14560/14:00075556
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.11118/actaun201462020383
Klíčová slova anglicky vehicle insurance; generalized linear model; poisson distribution; link function; analysis of deviance; Akaike information criterion
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. et Mgr. Nikol Zachovalová Barochová, učo 179010. Změněno: 31. 3. 2015 13:36.
Anotace
Actuaries in insurance companies try to find the best model for an estimation of insurance premium. It depends on many risk factors, e.g. the car characteristics and the profile of the driver. In this paper, an analysis of the portfolio of vehicle insurance data using a generalized linear model (GLM) is performed. The main advantage of the approach presented in this article is that the GLMs are not limited by inflexible preconditions. Our aim is to predict the relation of annual claim frequency on given risk factors. Based on a large real-world sample of data from 57 410 vehicles, the present study proposed a classification analysis approach that addresses the selection of predictor variables. The models with different predictor variables are compared by analysis of deviance and Akaike information criterion (AIC). Based on this comparison, the model for the best estimate of annual claim frequency is chosen. All statistical calculations are computed in R environment, which contains stats package with the function for the estimation of parameters of GLM and the function for analysis of deviation.
VytisknoutZobrazeno: 14. 4. 2021 05:06