ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Comparison between Predictio...>الوصف

A Comparison between Prediction Methods of Incurred But Not Paid "IBNP" Reserve: A Theoretical and Applied Study

العنوان بلغة أخرى: مقارنة بين أساليب التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية: دراسة نظرية وتطبيقية
المصدر: مجلة البحوث التجارية المعاصرة
الناشر: جامعة سوهاج - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: يوسف، رحاب (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Youssef, Rehab
مؤلفين آخرين: عطا، محمد محمد محمد (م. مشارك) , بخيت، علي سيد (م. مشارك) , عبدالباري، طارق عزت محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج38, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: مارس
الصفحات: 131 - 142
ISSN: 8452-1110
رقم MD: 1460726
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
النماذج الإحصائية | الانحدار الذاتي | الإدراك العصبي | القيم الاحتياطية
كلمات المؤلف المفتاحية:
مخصص التعويضات تحت التسوية | نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية | نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات بيرسبترون | IBNP Reserve | ARIMA Model | MLP-ANN Model
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: في هذه الدراسة، تم التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية باستخدام نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية ونموذج الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات بيرسبترون ثم تمت مقارنة نتائج كلا النموذجين وتم استنتاج الآتي: أن للأقساط المكتسبة والتعويضات المسددة تأثير معنوي على قيمة مخصص التعويضات تحت التسوية، أن نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات بيرسبترون هو أحد أفضل النماذج الإحصائية المستخدمة في التنبؤ بالمخصص وأعطي نتائج عالية الدقة لاختبارات RMSE وMAPE وMAE. تم تطبيق النموذج على البيانات الفعلية التي تم الحصول عليها من الكتاب الإحصائي السنوي للحصول على قيمة مخصص التعويضات تحت التسوية والأقساط المكتسبة والتعويضات المسددة للفترة من 1995 إلى ۲۰۲۰.

In this study the IBNP reserve has been predicted using the ARIMA model and MLP-ANN model and then the results of both models have been compared, taking into consideration the earned premiums, paid claims and time as independent variables, and concluded that the earned premiums, the paid claims and time have significant effects on the IBNP reserve value and the MLP-ANN model is one of the best statistical models used in predicting the IBNP reserve as it has high accuracy results of RMSE and MAE tests. The model has been applied to actual data obtained from statistical yearbooks to obtain the value of IBNP reserves, earned premiums and paid claims for the period from 1995 to 2020
ISSN: 8452-1110

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.