Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007936, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Оцінка ризику страхової компанії на основі моделі Крамера - Лундберга Автор Крохальов Іван ДаниловичKrokhalov Ivan Danylovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45220 Видання Київ Опис Дипломна робота: 87 с. , 12 рис., 17 табл., 2 додат., 19 джерел. Об’єкт дослідження: модель Крамера-Лундберга, методи обчислення ймовірності банкрутства. Мета дослідження: проаналізувати існуючі методи апроксимації ймовірності банкрутства, реалізувати власний програмний модуль для роботи із процесом ризику. Використані моделі: у програмній реалізації було використано бібліотеки numpy, scipy для генерації випадкових величин, matplotlib для візуалізації та tqdm для відслідковування прогресу циклу. Отриманні результати: побудовано програмний модуль, на основі якого можна симулювати траєкторії процесу ризику або обчислювати його теоретичну апроксимацію ймовірності банкрутства. Порівняно поведінку процесу при різних розподілах виплат та інших початкових умовах. В рамках подальшого дослідження пропонується розширити модуль на клас моделей Спарре-Андерсона, на моделі із броунівським рухом. Також, можна попрацювати над швидкодією – симуляції Монте-Карло можна виконувати паралельно, а не послідовно, що може зекономити час виконання програми. Thesis work: 87 pp., 12 fig., 17 tabl., 2 app., 19 sources. Object of study: Cramer-Lundbergh model, ruin probability approximations. Purpose: to analyze existing ruin probability approximations, to develop own module for actuarial calculations. Used models: in the software implementation numpy and scipy are used for random variable generation; matplotlib is used for visualization, tqdm – for seeing progress of each loop. Results: a Python module “tools” built. It includes RiskProcess class, and some several methods for calculation ruin probability from it. Comparison of methods made, using different initial conditions and distributions for claims. Further research proposes to expand model for Sparre – Anderson models, for models that include Brownian motion. Also, it’s possible to improve working time of program – by using multiprocessing for Monte – Carlo methods. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити