Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U009240, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи АНАЛІЗ НЕВИЗНАЧЕНОСТЕЙ ДАНИХ У МОДЕЛЮВАННІ ТА ПРОГНОЗУВАННІ АКТУАРНИХ ПРОЦЕСІВ Автор Панібратов Р. С.Panibratov R. S. Дата публікації 14-06-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/305808 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис 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. Додано в НРАТ 2026-02-25 Закрити