Problem wyboru rozkładu prawdopodobieństwa opisującego wielkie szkody

• Autorzy: Ewa Poprawska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Właściwa kalkulacja składki, czyli ceny, jaką ubezpieczający płaci ubezpieczycielowi w zamian za kompensację szkody w wypadku wystąpienia zdarzenia objętego umową ubezpieczeniową, ma wpływ na wyniki i bezpieczeństwo finansowe zakładu ubezpieczeń. Podstawą szacowania składki ubezpieczeniowej jest wartość oczekiwana wysokości szkody. Na wysokość składki silnie wpływają wartości najwyższe (skrajne), czyli wyjątkowo wysokie odszkodowania. Konieczność wypłaty takich odszkodowań może się pojawić np. w związku z występowaniem zdarzeń, które można określić jako klęski żywiołowe (np. zniszczenie budynków w czasie powodzi, wiatrów huraganowych, trzęsień ziemi) oraz będących bezpośrednim lub pośrednim wynikiem działalności człowieka (tąpnięcia na terenach górniczych, pożary wywołane zwarciem instalacji elektrycznej, celowe podpalenia). Istotne znaczenie ma więc właściwe modelowanie wysokości szkód, w tym również tych wyjątkowo wysokich, czyli wartości pochodzących z prawego ogona rozkładu prawdopodobieństwa, za pomocą którego opisywana jest wysokość indywidualnej szkody. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Składki ubezpieczeniowe; Szkody; Rozkład prawdopodobieństwa; Pożary

EN

Insurance premium; Damages; Probability distributions; Wildfires

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 2003
• Numer: nr 990 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek
• Strony: 427--431

Twórcy

autor

Ewa Poprawska

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Bassi F., Embrechts P., Kafetzaki M.: A survival kit on quantile estimation, dostępne na www.math.edu.ethz.ch/finance.
• Daykin C.D., Pentikainen T., Pesonen M.: Practical risk theory for actuaries. London: Chapman & Hall 1996.
• Embrechts P., Klüppelberg C., Mikosch T.: Modelling extremal events for insurance and finance. Berlin: Springer-Verlag 1997.
• Klugman S., Panjer H.H., Willmot G.E.: Loss models: from data to decisions. New York: John Wiley & Sons 1998.