| dc.contributor.advisor | SUCU, MERAL | |
| dc.contributor.author | DURAK, NEDİME TÜBA | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-25T13:30:12Z | |
| dc.date.available | 2018-01-25T13:30:12Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018-01-18 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/4238 | |
| dc.description.abstract | In a competitive market it has become compulsory for insurance companies to
partition their portfolios into the risk categories with all policyholders belonging to
the same category paying the same premium and to fairly distribute the burden of
claims among policyholders.
Existing motor vehicle insurance risk classification plans have been using to create
risk classes according to the priori variables of the insureds such as age, gender,
occupation, use of the vehicle etc. whose values can be determined during the
process of issuance of the policy. But due to the many important factors such as
the habit of obeying traffic rules or swiftness of reflexes of the driver which cannot
be taken into account, the risk classes are not homogeneous enough. For this
reason with the method of so called experience rating, with a correction applied to
the base premiums determined by the risk classification of the insureds, it has
been possible to obtain premiums closer to the risk level of the insured and to
ensure fairness among the insureds.
In this study firstly, insureds are partitioned into the risk classes by using Turkey
MTPL (Motor Third Party Liability) insureds data and then adjustment coefficient
tables are created with the methods of credibility and bonus-malus system. | tr_TR |
| dc.description.tableofcontents | İÇİNDEKİLER
Sayfa
ÖZET ...................................................................................................................... iv
ABSTRACT ............................................................................................................. v
TEŞEKKÜR ............................................................................................................ vi
İÇİNDEKİLER ........................................................................................................ vii
ÇİZELGELER ......................................................................................................... ix
1.GİRİŞ .................................................................................................................. 1
1.1. Genel Bilgi ....................................................................................................... 1
1.2. Türkiye’deki Durum ......................................................................................... 4
1.3. Tezin Katkısı .................................................................................................... 5
1.4. Veri .................................................................................................................. 5
1.5. Çalışma Planı .................................................................................................. 5
2.HASAR SAYILARININ MODELLENMESİ ........................................................... 7
2.1. Karma Poisson Modeller ................................................................................. 7
2.1.1.Poisson-Gamma (Negatif Binom) Modeli ...................................................... 8
2.1.2.Poisson-Ters Gauss Modeli .......................................................................... 9
2.1.3.Poisson-Lognormal Modeli .......................................................................... 10
2.2.Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller ................................................................. 11
2.2.1. Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerde Olabilirlik Fonksiyonu ...................... 17
2.2.2. Log-Doğrusal Poisson Regresyon Modeli .................................................. 18
2.2.3. Karma Poisson Regresyon Modelleri ......................................................... 19
2.2.3.1.Poisson-Gamma (Negatif Binom) Regresyon Modeli .............................. 22
2.2.3.2.Poisson-Ters Gauss Regresyon Modeli ................................................... 22
2.2.3.3.Poisson-Log-Normal Regresyon Modeli ................................................... 23
2.2.4.Sıfır-Yığılımlı Poisson ve Negatif Binom Regresyon Modelleri .................. 24
2.3.Akaike Bilgi Kriteri ........................................................................................ 29
3. DENEYİM FİYATLANDIRMASI MODELLERİ .................................................. 31
3.1. Kredibilite Yöntemiyle Oluşturulan Modeller .................................................. 31
viii
3.1.1.Poisson Kredibilite Modeli .......................................................................... 33
3.1.2.Karesel Kayıp Fonksiyonu ........................................................................... 35
3.1.3.Karesel Kayıp Fonksiyonu ile Poisson-Gamma Karma Kredibilite Modeli ... 39
3.1.4.Üstel Kayıp Fonksiyonu ............................................................................... 42
3.1.5.Üstel Kayıp Fonksiyonu ile Poisson-Gamma Karma Kredibilite Modeli ....... 44
3.2.Bonus-Malus Sistemi ..................................................................................... 45
3.2.1.Modelin Oluşturulması ................................................................................. 48
3.2.2.Geçiş Olasılıkları ......................................................................................... 50
3.2.3.Geçiş Matrisi ................................................................................................ 52
3.2.4.n- Adım Geçiş Olasılıkları ............................................................................ 53
3.2.5.Ergodiklik Özelliği ve Düzenli Geçiş Matrisi ................................................. 54
3.2.6.Bonus-Malus Sistemlerinin Uzun Dönemdeki Durumu ................................ 55
3.2.7.Rolski-Schmidli-Schmidt-Teugels Formülü .................................................. 56
3.2.8.Düzeltme Katsayıları ................................................................................... 57
3.2.9.Bayesci Düzeltme Katsayıları ...................................................................... 57
3.3.Sonuç ............................................................................................................. 59
4. UYGULAMA .................................................................................................... 60
4.1.Hasar Sayılarının Regresyon ile Modellenmesi .............................................. 60
4.1.1.Poisson Regresyon Modeli .......................................................................... 60
4.1.2.Düzeltilmiş (Sandwich-adjusted) Poisson Regresyon Modeli ...................... 62
4.1.3.Quasi-Poisson Regresyon Modeli ............................................................... 63
4.1.4.Poisson-Gamma (Negatif Binom) Regresyon Modeli .................................. 65
4.1.5.Sıfır-Yığılımlı Poisson Regresyon Modeli .................................................... 68
4.2.Kredibilite Modelleri ........................................................................................ 73
4.2.1.Karesel Kayıp Fonksiyonu ile Poisson-Gamma Kredibilite Modeli .............. 73
4.2.2.Üstel Kayıp Fonksiyonu ile Poisson-Gamma Kredibilite Modeli .................. 77
4.2.3.İki Modelin Karşılaştırılması ......................................................................... 77
4.3.Bonus-Malus Modeli ...................................................................................... 77
4.3.1.Modelin Oluşturulması ................................................................................. 78
ix
4.3.2.Geçiş Olasılıkları ve Geçiş Matrisi ............................................................... 79
4.3.3.Durağan Durum Dağılımı ............................................................................. 80
4.3.4.Bayes’ci Düzeltme Katsayıları ..................................................................... 82
5. SONUÇ ............................................................................................................ 84
KAYNAKÇA .......................................................................................................... 88
EKLER ................................................................................................................ 91
ÖZGEÇMİŞ .......................................................................................................... 95 | tr_TR |
| dc.language.iso | tur | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
| dc.subject | Risk Sınıflandırması, Deneyim Fiyatlandırması, Kredibilite ve Bonus-Malus Sistemi | tr_TR |
| dc.subject | Risk Sınıflandırması, Deneyim Fiyatlandırması, Kredibilite ve Bonus-Malus Sistemi | tr_TR |
| dc.title | OTOMOBİL SİGORTALARINDA DENEYİM FİYATLANDIRMASI VE BONUS-MALUS SİSTEMİ | tr_TR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
| dc.description.ozet | Rekabete dayalı sigorta piyasasında sigorta şirketlerinin portföylerini farklı risk
gruplarına ayırarak riske dayalı fiyatlandırma yapmaları ve portföyde meydana
gelebilecek hasarların yükünü poliçe sahipleri arasında adil bir şekilde dağıtmaları
zorunlu hale gelmiştir.
Geçmişten beri motorlu araç sigortalarında sigortalılar yaş, cinsiyet, meslek, aracın
kullanım tarzı gibi poliçenin düzenlenmesi aşamasında bilinen risk faktörlerine
göre risk gruplarına ayrıştırılarak fiyatlandırma yapılmaktadır. Ancak kullanılan risk
sınıflandırması ne kadar ayrıntılı olursa olsun sürücülerin trafik kurallarına uyumu,
refleks hızı, alkol alışkanlıkları gibi bazı ölçülemeyen risk faktörleri sebebiyle
portföydeki risk sınıfları yeterince homojen olamamaktadır.
Bu çalışmada ülkemizdeki trafik sigortalı verisi kullanılarak risk sınıflandırması
yapılmış, sonrasında ise sonsal faktörler dikkate alınarak kredibilite ve bonus-
malus yöntemleri ile düzeltme katsayıları tabloları oluşturulmuştur. | tr_TR |
| dc.contributor.department | Aktüerya Bilimleri | tr_TR |
| dc.contributor.authorID | 2018D6350 | tr_TR |
