<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=144572"><dc:title>Modeliranje porazdelitev škodnih rezervacij pri premoženjskih zavarovanjih</dc:title><dc:creator>Šraj,	Eva	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Perman,	Mihael	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Lipovec,	Rudi	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>škodna rezervacija</dc:subject><dc:subject>stohastični modeli rezervacij</dc:subject><dc:subject>MSRP 17</dc:subject><dc:subject>prilagoditev za tveganje</dc:subject><dc:description>Naloga aktuarjev v zavarovalnici je čim natančneje oceniti višino škodnih rezervacij. Znane kumulativne zneske škod $C_{i,j}$ za $i+j \le I$ preučujemo v razvojnem trikotniku škod, s katerim napovemo prihodnje kumulativne zneske škod $\widehat{C_{i,j}}$ za $i+j &gt; I$, kjer $i \in \{0, \ldots, I \}$ označuje leta nastanka škode in $j \in \{ 0, \ldots, J \}$ razvojna leta. Za napovedovanje zneskov škod aktuarji uporabljajo deterministične in stohastične metode. Deterministične metode podajo le točkovno oceno škodne rezervacije, medtem ko stohastične metode preko srednje kvadratične napake napovedi opišejo tudi oceno negotovosti škodne rezervacije. Ker je analitičen izračun srednje kvadratične napake napovedi včasih zahteven, aktuarji uporabljajo simulacijsko metodo vzorčenja. Med determinističnimi metodami bomo obravnavali metodo veriženja, Bornhuetter-Fergusonovo metodo in Poissonov model, pri stohastičnih pa Mackov model, Prerazpršen Poissonov model in vzorčenje v Prerazpršenem Poissonovem modelu ter Eksakten Bayesov model. Na porazdelitvi skupne škodne rezervacije lahko preko tvegane vrednosti določimo prilagoditev za tveganje, ki je pomembna v kontekstu Mednarodnega standarda računovodskega poročanja 17 - Zavarovalne pogodbe.</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-03-02 08:15:02</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>144572</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
