Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009240, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title ANALYSIS OF DATA UNCERTAINTIES IN MODELING AND FORECASTING OF ACTUARIAL PROCESSES popup.author Панібратов Р. С.Panibratov R. S. popup.publication 14-06-2024 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/305808 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розглянуто задачу аналізу невизначеностей даних у моделюванні та прогнозуванні актуарних процесів. Об’єктом дослідження є задача прогнозування страхових виплат на основі даних про страхових клієнтів з врахуванням можливих ситуацій невизначеності. Мета роботи – розробка підходу, що дозволяє спрогнозувати майбутні страхові виплати з попередньою мінімізацією можливої невизначеності статистичних даних. Метод. Запропоновано метод, що дозволяє реалізувати алгоритми оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей з попереднім використанням оптимального фільтру Калмана. Результати продемонстрували більш якісні результати прогнозу та більш адекватні структури моделі. Даний підхід був успішно застосований на процедурі штучно згенерованих страхових даних. Для генерування страхового набору даних клієнтів були використані наступні показники: вік; стать; індекс маси тіла (використвуючи нормальний закон розподілу); кількість дітей (від 0 до 5); статус курця; регіон (північ, схід, південь, захід, центр); виплати. Для створення останньої величини використовувався нормальний розподіл з відомою дисперсією і логарифмічною функцією зв’язку, експоненційний розподіл з одиничною функцією зв’язку та розподіл Парето з відомим параметром масштабування і від’ємною лінійною функцією зв’язку. Результати. Запропонований підхід реалізований програмно у вигляді системи обробки інформації для розв’язування задачі прогнозування страхових виплат за страховими даними та з урахуванням зашумленості даних. Висновки. Запропонований підхід реалізований програмно для побудування більш адекватних моделей та розв’язування задачі точного прогнозування страхових виплат за страховими даними та врахуванням зашумленості даних. Перспективи подальших досліджень можуть включати використання даного підходу в інших областях застосування, що пов’язані з акутарним ризиком. Необхідно розробити спеціалізовану інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для розв’язування задач з використанням страхових даних реального світу в режимі онлайн, а також сучасних інформаційних технологій та інтелектуального аналізу даних. popup.nrat_date 2026-02-25 Close