ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بصافي أقساط تأمينات الس...>الوصف

التنبؤ بصافي أقساط تأمينات السيارات التكميلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة تطبيقية على شركة قناة السويس للتأمين

العنوان المترجم: Forecasting Net Premiums for Supplementary Car Insurance Using Artificial Neural Networks: An Applied Study on Suez Canal Insurance Company
المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: نوار، عبدالله رمضان عبدالله (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبدالعال، مدحت (مشرف)
المجلد/العدد: ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2015
الصفحات: 567 - 587
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 763690
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
شركة قناة السويس للتأمين | الذكاء الإصطناعي | التأمين على السيارات | شركات التأمين
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

177

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلي التنبؤ بصافي أقساط السيارات التكميلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة تطبيقية علي شركة قناة السويس للتأمين. وتناولت الدراسة عدد من المحاور الرئيسية وهي، المحور الأول: نبذة عن التأمين وجاء فيه، تعريف التأمين: حيث عرف المشرع المصري التأمين في المادة رقم 747 من القانون المدني بأنه" التأمين عقد يلزم المؤمن بمقتضاه أن يؤدي إلي المؤمن له أو إلي المستفيد الذي اشترط التأمين لصالحه مبلغاً من المال، أو إيراداً مرتباً أو أي عوض مالي أخر في حالة وقوع الحادث، أو تحقق الخطر المبين بالعقد وذلك في نظير قسط أو أي دفعة مالية أخري يؤديها المؤمن له للمؤمن". المحور الثاني: الاخطار القابلة للتأمين: حيث يقوم التأمين على ركنين أساسيين هما تجميع الخطر وتوزيع الخسارة ويعتمد على مجموعة من الأدوات الإحصائية مثل الاحتمال ونظرية الاعداد الكبيرة في قياس الخسارة المتوقعة والتنبؤ بمعدل تكرار الحوادث، وتهتم مؤسسات التأمين بتحديد الاخطار التي تقبل تغطيتها حتي لا تقوم بتغطية خطر قد يتسبب في انهيارها لفداحة الخسارة المحققة وذلك من خلال استيفاء الاخطار لعدد من الشروط ومنها وجود عدد كبير من الوحدات المتماثلة. واختتمت الدراسة بالإشارة إلي أبرز التوصيات ومنها، صانع القرار باستخدام أسلوب الشبكات العصبية في التنبؤ بصافي الأقساط المصدرة للسيارات الخصوصي لأنها تعطي نموذج ذو قدرة تفسيرية عالية وخطأ تنبؤ صغير. كُتب هذا المستخلص من قِبل دار المنظومة 2018
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.