Dergiler / İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya / 2012 / Cilt: 5 - Sayı: 1
Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller
- Sayfa
- 23–31
- DOI
- —
Özet
Sıfır yığılmalı regresyon modelleri genelleştirilmiş doğrusal modellerin özelleştirilmiş biçimi olup, veri kümesinin sıfır değerinde aşırı yığılma gösterdiği durumda sıfır değeri için yeniden ağırlıklandırma yapılarak elde edilmektedir. Bu çalışmada, literatürde yaygın olarak kullanılan sıfır yığılmalı regresyon modelleri ele alınmış ve Karayolları Motorlu Araçlar Zorunlu Mali Sorumluluk Sigortası’nda belirli bir sürede meydana gelen hasar sayıları sıfır yığılmalı regresyon ile modellenerek uygun dağılım belirlenmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde Trafik Sigortaları Bilgi Merkezi’nden (TRAMER) alınan veri kümesi kullanılmıştır. İki farklı değişken kümesi ile regresyon modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan regresyon modelleri model seçim ölçütleri dikkate alınarak karşılaştırılmış ve veri kümesine en uygun model belirlenmiştir. Her iki değişken kümesi ile elde edilen sonuçlar, klasik sayı modellerinin sıfır değerindeki yığılmanın açıklanmasında yetersiz olduğunu, hasar sayılarının modellenmesinde sıfır yığılmalı regresyon modellerinin klasik sayı modellerine tercih edilmesi gerektiğini göstermiştir
Abstract
Zero-inflated regression models are a special type of generalized linear models and obtained by reweightingfor zero when data has excess zeros.In this study, the use of zero-inflated regression models to model claimfrequencies for motor third party liability insurance is investigated. In application, data taken from MotorThird Party Liability Insurance Center (TRAMER) is used. Two regression models are constructed for twodifferent variable sets. The best (or the most suitable) model is choosen by taking into account model selectioncriteria. The results obtained for two variable sets show that classical count models do not explain the densityaccumulation mass at zero value and zero-inflated regression models should be preferred to classical countmodels while modeling claim count data.