Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika

Pešková, Lucie

Publikace:
Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika

Diplomová práceopen access

dc.contributor.advisor	Pacáková, Viera
dc.contributor.author	Pešková, Lucie
dc.contributor.referee	Zapletal, David
dc.date.accepted	2020-06-24
dc.date.accessioned	2020-07-08T10:48:50Z
dc.date.available	2020-07-08T10:48:50Z
dc.date.issued	2020
dc.date.submitted	2020-05-31
dc.description.abstract	Cílem diplomové práce je teoreticky popsat a aplikovat na reálných datech základní, přesné, přibližné a simulační metody pravděpodobnostního modelování kolektivního rizika. V teoretické části jsou uvedeny důležité definice modelů a základní charakteristiky kolektiv-ního rizika a simulace pomocí metody Monte Carlo. V praktické části jsou prezentovány teore-ticky popsané modely na reálných datech. Vstupní data jsou zpracována ve statistickém pro-gramu STATGRAPHICS Centurion XVII a následné výpočty jsou provedeny v tabulkovém procesoru MS Excel.	cze
dc.description.abstract-translated	The aim of the diploma thesis is to theoretically describe and apply basic, accurate, approxima-te and simulation methods of probabilistic modeling of collective risk to real data. The theore-tical part contains important definitions of models and basic characteristics of collective risk and simulation using the Monte Carlo method. The practical part presents theoretically de-scribed models on real data. The input data are processed in the statistical program STAT-GRAPHICS Centurion XVII and subsequent calculations are performed in the MS Excel spreadsheet.	eng
dc.description.defence	Studentka představila komisi diplomovou práci s názvem Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika. Cílem práce bylo teoreticky popsat a aplikovat na reálných datech základní přesné, přibližné a simulační metody pravděpodobnostního modelování kolektivního rizika. Studentka zodpověděla následující otázky a vyjádřila se k následujícím připomínkám: Od čeho se odvíjí počty intervalů použité v chí-kvadrát testu dobré shody uvedené v části 5.2.2? Pro exponenciální rozdělení jsou data rozdělena do 10 intervalů, pro gama a Weibullovo rozdělení do 9, pro log-normální rozdělení do 11 intervalů. Na konci 5. kapitoly je uvedeno, že dostupné statistické softwary umožňují simulace pouze pro celočíselné hodnoty parametrů negativně binomického rozdělení. Taková formulace je mírně řečeno poněkud nepřesná. Proto u obhajoby žádám autorku o její upřesnění a vysvětlení. Vyjádřete se k hodnotám vygenerovaných parametrů negativně binomického rozdělení, které uvádíte. K čemu jsou Vaše výsledky pro pojišťovnu dobré? Jedná se o kritéria rozhodování? Cíl práce byl splněn.	cze
dc.description.department	Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	66 s.
dc.identifier.stag	36710
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/75719
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	kolektivní model rizika	cze
dc.subject	složená rozdělení	cze
dc.subject	smíšená rozdělení	cze
dc.subject	aproximační modely	cze
dc.subject	riziková přirážka	cze
dc.subject	simulace Monte Carlo	cze
dc.subject	collective risk models	eng
dc.subject	mixed distributions	eng
dc.subject	mixture distributions	eng
dc.subject	approximately models	eng
dc.subject	risk premium	eng
dc.subject	Monte Carlo simulation	eng
dc.thesis.degree-discipline	Pojistné inženýrství: Management finančních rizik	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Systémové inženýrství a informatika	cze
dc.title	Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika	cze
dc.title.alternative	Probability models of collective risk	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dspace.entity.type	Publication