Zmodyfikowana regresja Poissona dla danych ubezpieczeniowych z dużą liczbą zer

• Autorzy: Alicja Wolny-Dominiak

Warianty tytułu

Zero-Inflated Poisson Model for Insurance Data with a Large Number of Zeros

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W modelowaniu liczby szkód dla portfeli ubezpieczeniowych zastosowanie znajduje klasyczna regresja Poissona. Jednak specyfika zjawiska wystąpienia szkody charakteryzuje się tym, iż dla wielu polis w okresie ubezpieczenia nie występuje żadna szkoda. Powoduje to, że dane zawierają dużą liczbę zer. W takim przypadku lepsze wyniki daje zmodyfikowana wersja regresji Poissona, uwzględniająca taką sytuację. W pracy przedstawione jest zastosowanie regresji zmodyfikowanej z wykorzystaniem programu komputerowego R oraz pakietu {pscl}.(abstrakt oryginalny)

EN

In modelling the number of insurance claims the classical Poisson regression is used. Insurance portfolios are characterized by the fact that for many policies in the insurance period there are no claims at all. Thus, the data contain a large number of zeros, so that classical Poisson regression does not give satisfactory results. The work presented in the paper is a modified version of Poisson regression, taking into account the situation of a large number of zeros in the data (called zero-inflated Poisson regression) and its application in modelling the number of claims in insurance assets. Calculations of the actual data taken from the literature are implemented in a computer program R using the package {pscl}.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ubezpieczenia; Szkody; Polisy ubezpieczeniowe; Regresja Poissona

EN

Insurances; Damages; Insurance policy; Poisson regression

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 185 Prognozowanie w zarządzaniu firmą
• Strony: 21--29

Twórcy

autor

Alicja Wolny-Dominiak

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Jong P. de, Heller G.Z., Generalized Linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press, 2008. http://www.acst.mq.edu.au/research/books/GLMsforInsuranceData/data_sets.
• Denuit M., Marechal X., Pitrebois S., Walhin J. Actuarial Modelling of Claims Counts, John Wiley&Sons Ltd., Chichester 2007.
• Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, Cedetu.pl, Wydawnictwa Fachowe, Warszawa 2009.
• Lambert D., Zero-Inflated Poisson Regression, with an application to defects in manufacturing, „Technometrics”, 1 Feb. 1992, vol. 34.
• Vuong Q., Likelihood ratio test for model selection and nonnested hypothesis, „Econometrica” 1989, no. 57.