Özet

TRAFİK SİGORTASINDA RİSK ÖLÇÜMÜ
Aslıhan ŞENTÜRK ACAR
Uğur KARABEY
ÖZET
Çoklu doğrusal regresyon, istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılan bir tekniktir. Bu
regresyon modellerinde hata teriminin ortalama etrafında sabit bir varyans ile normal
dağıldığı varsayılır. Bu varsayım, aktüeryal uygulamalarda analiz edilen verinin
modellenmesinde yetersiz kalabilmektedir. Bu nedenle, normal dağılım göstermeyen
değişkenlerin de modellenmesini sağlayan Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GDM) daha
sık tercih edilmektedir.
Bu çalışmada, özel bir sigorta şirketinden alınan karayolları motorlu araçlar zorunlu mali
sorumluluk sigortası (trafik sigortası) veri kümesine, çeşitli genelleştirilmiş doğrusal modeller
fit edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Veriye en iyi uyumu gösteren model sonuçlarından
yararlanılarak, anlamlı olan eş değişkenlere göre risk ölçümleri hassasiyetleri incelenmiştir.
ABSTRACT
RISK MEASUREMENT IN MOTOR THIRD PARTY LIABILITY INSURANCE
In this study, generalized linear models are fitted to a motor compulsory third party
liability insurance data set that is taken from a Turkish insurance company and the results
are compared. With using the best model results, risk measures are examined according to
the significant covariates.
Key Words: generalized linear models, risk measures, motor third party liability insurance.
1

Download Report