Dergiler / İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya / 2026 / Cilt: 11 Sayı: 1

Kasko sigortasında hasar nedenlerinin yarışan riskler regresyon modeli ile analizi

An analysis of cause of loss in comprehensive insurance under competing risks regression model

Murat Kırkağaç(DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2703-8768
Durdu Karasoy(HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ)0000-0002-2258-4479
Sayfa
1–12
Yayın Tarihi
2018-06-29
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Buna ek olarak, nedenlerin karşılaştırmalı etkinliği uygun hasarların oluşmasıyla sonuçlanacak şekilde, yarışan riskler kullanılarak incelenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın altında yatan temel amaç; yaşam çözümlemesinde yarışan riskleri, aslında bir hayat dışı sigorta türü olan kasko sigortasına uygulamaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaca hizmet etmek için, 98.667 tane gözlemi kapsayan yedi tane açıklayıcı değişkeni içeren kapsamlı bir sigorta veri seti göz önünde bulundurulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Buna ek olarak, nedenlerin karşılaştırmalı etkinliği uygun hasarların oluşmasıyla sonuçlanacak şekilde, yarışan riskler kullanılarak incelenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2014 Verileri
⚙️Değişkenler:Yaşam çözümlemesi · Yarışan riskler regresyon modeli · Birikimli etki fonksiyonu

Özet

Bu çalışmanın altında yatan temel amaç; yaşam çözümlemesinde yarışan riskleri, aslında bir hayat dışı sigorta türü olan kasko sigortasına uygulamaktır. Bu amaca hizmet etmek için, 98.667 tane gözlemi kapsayan yedi tane açıklayıcı değişkeni içeren kapsamlı bir sigorta veri seti göz önünde bulundurulmuştur. Bu veri seti 2014 yılından gelmiş olup, özel bir hayat dışı sigorta şirketinden alınmıştır. Başarısızlığı etkileyen faktörler yarışan riskler regresyon modeli aracılığıyla ölçülmüştür. Birikimli etki fonksiyonunun tahminleri, her olası neden için ayrı ayrı elde edilmiştir. Buna ek olarak, nedenlerin karşılaştırmalı etkinliği uygun hasarların oluşmasıyla sonuçlanacak şekilde, yarışan riskler kullanılarak incelenmiştir.

Abstract

The purpose underlying the main aim of the present study is to apply the competing risks of survival analysis upon the comprehensive insurance practices, which -in itself- is a non-life insurance type. To serve for the purpose, a detailed insurance data set comprising seven explanatory variables that encompass 98,667 observations was taken into consideration. This data set stemmed from 2014 and was obtained from a private non-life insurance company. Factors that determine unsuccessfulness were measured by means of competing risk regression model. For each probable cause, estimates of cumulative incidence function were obtained separately. Moreover, by employing competing risks, the comparative effectiveness of causes had been investigated which would result in creating appropriate damages.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kırkağaç, M., Karasoy, D. (2018). Kasko sigortasında hasar nedenlerinin yarışan riskler regresyon modeli ile analizi. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya, Cilt: 11 Sayı: 1, 1–12. https://ajindex.com/articles/1502740

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. D. Karasoy, N. A. Tutkun, 2016, Yaşam Çzöümlemesi, Ankara: Nobel Press.
  2. M. Pintilie, 2006, Competing risks: a practical perspective (Vol. 58), John Wiley & Sons.
  3. M. L. Moeschberger, H. A. David, 1971, Life tests under competing causes of failure and the theory of competing risks, Biometrics 4, 909-933.
  4. J. F. Carriere, 1994, Dependent decrement theory, Transactions of the Society of Actuaries, 46, 45-74.
  5. A.S. MacDonald, 1997, An Actuarial Survey of Statistical Models for Decrement and Transition Data II: Competing Risks, Non-Parametric and Regression Models. Insurance Mathematics and Economics, 2(20), 142.
  6. E.W. Frees, E. A. Valdez, 1998, Understanding relationships using copulas, North American Actuarial Journal 2, 1-25.
  7. N. Keiding, C. Andersen, P. Fledelius, 1998, The Cox Regression Model for Claims Data m Non-Life Insurance. Astin Bulletin 28, 95-118.
  8. G. L. Grunkemeier, R. Jin, M. J. Eijkemans, J. J. Takkenberg, 2007, Actual and actuarial probabilities of competing risks: apples and lemons, The Annals of Thoracic Surgery, 83, 1586-1592.
  9. V. K. Kaishev, D. S. Dimitrova, S. Haberman, 2007, Modelling the joint distribution of competing risks survival times using copula functions, Insurance: Mathematics and Economics, 41, 339-361.
  10. J. J. Dignam, Q. Zhang, M.N. Kocherginsky, 2012, The use and interpretation of competing risks regression models. Clinical Cancer Research, clincanres-2097.
  11. F. Planchet, J. Tomas, 2016, Uncertainty on survival probabilities and solvency capital requirement: application to long-term care insurance. Scandinavian Actuarial Journal, 2016, 279-292.
  12. M. Pintilie, 2011, An introduction to competing risks analysis, Revista Española de Cardiología (English Edition), 64, 599-605.
  13. R.G. Gutierrez, 2010, Competing-risks regression, Stata Conference, Boston.
  14. B. Haller, G. Schmidt, K. Ulm, 2013, Applying competing risks regression models: an overview. Lifetime data analysis, 19(1), 33-58.