Predikce počtu asistenčních případů na základě vývoje pojistného kmene - Fiala, Jakub; Zimmermann, Pavel, 1980-; Habarta, Filip; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Práce se zabývá predikcí počtu asistenčních případů v rámci cestovního pojištění za použití několika modelů strojového učení a jejich komparací. Dále se práce zaměřuje na odhad externích nákladů souvisejících s asistenčními případy. V práci je odhadnuto několik modelů pro predikci počtu asistenčních spisů, a to konkrétně baseline model využívající průměrný počet případů v identifikovaných segmentech. Dále byl odhadnut zobecněný lineární model, který je běžnou metodikou využívanou v pojišťovnictví pro predikci škod. Dále je odhadnut XGBOOST model strojového učení. Pro určení výše externích nákladů neboli severity škod byly využity průměrné náklady v jednotlivých segmentech asistenčních případů. Komparací evaluačních metrik RMSE, MSE a MAE byl jako nejvhodnější model poskytující nejlepší predikce počtu asistenčních případů identifikovaný model využívající metodiku GLM. Nejlepších výsledků dosáhl model, do kterého jako vysvětlující proměnné vstupují distribuční kanál, věková skupina pojištěných, délka pojištění a roční období. Tento model je dále využíván pro odhadnutí severity škod a celkových externích nákladů.
Vedoucí práce: Pavel Zimmermann
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání (MBA)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet