تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > أسلوب مقارن للتنبؤ بمخصص التعو...>الوصف

أسلوب مقارن للتنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية بين نموذج الانحدار الخطي المتعدد OLS ونموذج Bayes بالتطبيق على شركات التأمين المصرية

العنوان بلغة أخرى: A Comparative Method for Predicting the Compensation Provision under Adjustment between the OLS Multiple Linear Regression Model and the Bayes Model by Applying it to the Egyptian Insurance Companies
المصدر: مجلة سوهاج لشباب الباحثين
الناشر: جامعة سوهاج - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: علي، فاطمة حربي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Harpy, Fatma
مؤلفين آخرين: عطا، محمد محمد محمد (م. مشارك) , بخيت، علي سيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج3, ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 1 - 11
ISSN: 2735-5535
رقم MD: 1516055
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
شركات التأمين | التسوية المالية | الالتزامات المالية | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
التقدير | الانحدار الخطي المتعدد OLS | الانحدار البيزي ??????? | Estimate | Multipe Linaer Regression OLS | Bayesian Regression
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم تقدير مخصص التعويضات تحت التسوية باستخدام نموذجين: الانحدار الخطى المتعدد المعتاد باستخدام طريقة المربعات الصغرى Ordinary Least Squares Method، ونموذج الانحدار الخطي البيزي Bayesᵢₙ باستخدام طريقة اعتماد دالة أولية معلوماتية Informative Prior Density Function، وقد تم مقارنة نتائج النموذجين وتم التوصل إلى أن تقديرات نموذج الانحدار الخطى باستخدام نموذج بايز Bayesᵢₙ تكون أكثر كفاءة من نموذج الانحدار الخطى المتعدد المعتاد OLS، وذلك بعد معالجة الازدواج الخطي العام بطريقتين طريقة اللوغاريتم الطبيعي وطريقة انحدار الحافة (R.R) Ridge Regression وتم معالجة مشكلة الازدواج الخطي بين X₁, X₂ بطريقة Ridge، ومن أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة أن نموذج الانحدار البيزي من أفضل النماذج الإحصائية المستخدمة في التنبؤ، وأعطت نتائج عالية الدقة وفقا للمقاييس MSE وRMSE وMAPE عند التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية وتم التوصل إلى أفضل تقدير، وقد تم تطبيق النموذج على بيانات فعلية تم الحصول عليها من الهيئة المالية للرقابة على التأمين للعمليات المباشرة لجمـيع الأفرع وذلك من الفترة المالية من (2003/2004) إلي الفترة (2019/2020).

In this paper, the parameters of the linear regression model have been estimated using the Bayesian method in two ways; the first one is in case of adopting a non-informative prior density function and the second one is in case of adopting an informative prior density function, and the results of Bayesian method have been compared with the classical methods. The first method is linear regression using Ordinary Least Squares Method, and the second one is linear regression using matrices. It has been concluded that the estimates of the linear regression model using Bayesian method by adopting an informative density prior function are more efficient than Bayesian method in case of adopting a non-informative prior density function and the classic (traditional) methods. This is after treating the general linear duplication in two ways, the natural logarithm method and the (R.R) Ridge Regression method. The problem of linear duplication between X1 and X2 was addressed in the Ridge method. One of the most important results of the study is that the Bayesian regression model is one of the best statistical models used in prediction. Highly accurate results according to the MSE, RMSE and MAPE standards when predicting the compensation provision under settlement, and the best estimate was reached. The models have been applied to actual data obtained from the Financial Commission for Insurance Supervision for direct operations of all branches from the financial period 2003/2004 to 2018/2019.
ISSN: 2735-5535

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.