Metrika

  • citati u SCIndeksu: [1]
  • citati u CrossRef-u:[5]
  • citati u Google Scholaru:[]
  • posete u poslednjih 30 dana:10
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:4

Sadržaj

članak: 6 od 18  
Back povratak na rezultate
2017, vol. 45, br. 1, str. 198-202
Predviđanje poslovnih rezultata primenom regresionih modela
aDunav osiguranje a.d.o, Belgrade
bUniverzitet u Beogradu, Mašinski fakultet, Srbija

e-adresajrusov@gmail.com
Ključne reči: linear regression; nonlinear models; prediction; number of policies; premium
Sažetak
Za savremenu poslovnu praksu rezultati predviđanja poslovanja su od suštinskog značaja za evaluaciju buduće finansijske efikasnosti preduzeća. Postupak planiranja i predviđanja naročito je značajan za preduzeća koja posluju u uslovima neizvesnosti. U radu je izložen primer planiranja i predviđanja poslovnih rezultata u osiguranju prilikom proračuna trenda premije linearnom i nelinearnom regresijom. Zbog neizvesnosti koja prati trenutak nastanka i iznosa štete neophodno je osigurati dovoljno sredstava za pokriće rizika. Za usklađivanje sredstava i obaveza potrebno je predvideti buduće kretanje premije po vrstama osiguranja, što čini osnovni koncept razvoja i poslovanja osiguravajućih društava.
Reference
Christofides, S. (1990) Regression models based on log-incremental payments. u: Claims Reserving Manual, London: Institute of Actuaries, Vol. 2
Gediminaitė, I. (2009) On the prediction error in several claims reserves estimation methods. Stockholm: School of Engineering Sciences-Royal Institute of Technology, Master thesis
Mack, T., Venter, G. (2000) A comparison of stochastic models that reproduce chain ladder reserve estimates. Insurance: Mathematics and Economics, 26(1): 101-107
Maddala, G.S., Lahiri, K. (2010) Introduction to econometrics. New York: John Wiley and Sons, 4th Edition, ISBN: 978-0-470-01512-4
Mccullagh, P. (1980) Regression models for ordinal data. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Methodological, Vol. 42 (2), pp. 109-142
Milanović, D.Lj., Milanović, D.D., Misita, M. (2010) The evaluation of risky investment projects. FME Transactions, vol. 38, br. 2, str. 103-106
Pankratz, A. (1991) Forecasting with Dynamic Regression Models. Hoboken, NJ, USA: Wiley-Blackwell
Partachi, I., et al. (2010) Statistical methods of estimating loss reserves in general insurance. Scientific Annals of the Alexandru Ioan Cuza, University of Ias; Supplement, p. 357
Potockỳ, R., Stehlík, M. (2010) Nonlinear Regression Models with Applications in Insurance. Open Statistics & Probability Journal, 2(1): 9-14
Sánchez, J.de A. (2006) Calculating insurance claim reserves with fuzzy regression. Fuzzy Sets and Systems, 157(23): 3091-3108
Van, G.T., Martens, D., Baesens, B., Feremans, D., Huysmans, J., Vanthienen, J. (2007) Forecasting and analyzing insurance companies' ratings. International Journal of Forecasting, 23(3): 513-529
Wang, G., Chaman, J. (2003) Regression analysis: Modeling & forecasting. USA: Graceway publishing Company, ISBN 0-932126-50-2
Zhang, Y., Dukic, V. (2013) Predicting Multivariate Insurance Loss Payments under the Bayesian Copula Framework. Journal of Risk and Insurance, Vol. 80, No. 4
 

O članku

jezik rada: engleski
vrsta rada: neklasifikovan
DOI: 10.5937/fmet1701198R
objavljen u SCIndeksu: 31.03.2017.
Creative Commons License 4.0

Povezani članci

Nema povezanih članaka