| Περίληψη : | Αυτή η διπλωματική Εργασία επικεντρώνεται στη στοχαστική ανάλυση της αποθεματοποίησης για απαιτήσεις στη γενική ασφάλιση. Η αποθεματοποίηση για απαιτήσεις είναι ένα ζωτικής σημασίας στοιχείο της ασφαλιστικής βιομηχανίας, απαιτώντας από τον ασφαλιστή να εκτιμήσει το ποσό που πρέπει να αποθεματοποιηθεί για απαιτήσεις που έχουν προκύψει αλλά δεν έχουν ακόμη πληρωθεί. Οι παραδοσιακές μέθοδοι αποθεματοποίησης ήταν κυρίως ντετερμινιστικές, αγνοώντας πιθανώς την έμφυτη αβεβαιότητα της διαδικασίας. Ως εκ τούτου, υπάρχει αυξανόμενο ενδιαφέρον για στοχαστικές προσεγγίσεις, οι οποίες προσφέρουν μια κατανόηση των μελλοντικών υποχρεώσεων και μπορούν έτσι να ενισχύσουν τη διαχείριση κινδύνων. Αυτή η έρευνα αξιολογεί διάφορα στοχαστικά μοντέλα για την αποθεματοποίηση απαιτήσεων, εξετάζοντας τα θεωρητικά τους πλαίσια, τις πρακτικές εφαρμογές και τα πιθανά περιορισμούς. Η ανάλυση περιλαμβάνει την κατανομή τόσο της συχνότητας όσο και της σοβαρότητας των μελλοντικών απαιτήσεων, αξιολογώντας την ικανότητα αυτών των στοχαστικών μοντέλων να παρέχουν πιο ανθεκτικές και ακριβείς εκτιμήσεις των μελλοντικών υποχρεώσεων ενός ασφαλιστή. Ο στόχος αυτής της έρευνας είναι να συμβάλει στη γνώση που αφορά την αποθεματοποίηση για απαιτήσεις και να παράσχει χρήσιμες πληροφορίες που μπορούν να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων στην ασφαλιστική βιομηχανία. Με την καλύτερη κατανόηση της στοχαστικής φύσης της αποθεματοποίησης για απαιτήσεις, οι ασφαλιστές μπορούν να προετοιμαστούν πιο αποτελεσματικά για το μέλλον, να βελτιώσουν τις στρατηγικές διαχείρισης κινδύνων και να προωθήσουν μια πιο ανθεκτική ασφαλιστική βιομηχανία.
This Master thesis focuses on the stochastic analysis of claim reserving in general insurance. Claim reserving is a vital aspect of the insurance industry, requiring an insurer to estimate the amount to set aside for claims incurred but not yet paid. Traditional reserving methods have predominantly been deterministic, potentially failing to account for the inherent uncertainty in the process. Consequently, there is a growing interest in stochastic approaches, which offer a probabilistic understanding of future liabilities and can thereby enable better risk management. This research evaluates different stochastic models for claim reserving, scrutinizing their theoretical frameworks, practical applications, and potential limitations. The analysis encompasses the distribution of both the frequency and severity of future claims, assessing the ability of these stochastic models to provide more robust and accurate estimates of an insurer's future obligations. The goal of this research is to contribute to the evolving body of knowledge surrounding claim reserving and to deliver actionable insights that can enhance decision-making in the insurance industry. By better understanding the stochastic nature of claim reserving, insurers can prepare more effectively for the future, improve their risk management strategies, and foster a more resilient insurance industry.
|
|---|
Copyright © 2013 Βιβλιοθήκη Ο.Π.Α. Με την επιφύλαξη παντός δικαιώματος.