Zobecněný lineární model s využitím neuronových sítí pro predikci počtu škodních událostí - Vít, Ondřej (2024)
Škodní frekvence je spolu s výší škody důležitou součástí odhadu rizika v oboru pojišťovnictví. Na vhodných datech si klademe za cíl porovnat tradiční statistické metody, zejména zobecněné lineární modely, a metody založené na strojovém učení, především na neuronových sítích, a to v kontextu predikce počtu pojistných událostí na povinném ručení. Oba zmíněné způsoby byly aplikovány na reálná data podobná českému trhu s povinným ručením, což umožňuje odhadnout predikční schopnosti obou metod celkově i v jednotlivých rizikových segmentech a porovnat jejich výhody. Zatímco tradiční přístupy nabízejí osvědčené modely s dobrou interpretovatelností, moderní techniky přinášejí pokročilé možnosti modelování komplexních vzorců v datech. Na kategorizovaných datech pro zobecněné lineární modely se dostatečně neprojevily výhody statistického učení, které naopak častěji chybovalo na méně zastoupených segmentech. Výhodou neuronových sítí je práce s kategoriálními proměnnými nabývajícími mnoha možných hodnot, které lze rychle shlukovat a vizualizovat pomocí vložených vrstev. Primárně lze vidět budoucnost predikcí rizika v pojišťovnictví zejména v užívání hybridních modelů, které snoubí důležitou interpretovatelnost a s ní spojenou expertní škálovatelnost zobecněných lineárních modelů s identifikací komplikovanějších závislostí, které lze vhodně odhalit využitím neuronových sítí.