Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika

Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisor Pacáková, Viera
dc.contributor.author Pešková, Lucie
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.identifier.uri https://hdl.handle.net/10195/75719
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.format 66 s.
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.title Pravděpodobnostní modely kolektivního rizika cze
dc.title.alternative Probability models of collective risk eng
dc.type diplomová práce cze
dc.contributor.referee Zapletal, David
dc.date.accepted 2020-06-24
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.department Fakulta ekonomicko-správní cze
dc.thesis.degree-discipline Pojistné inženýrství: Management finančních rizik cze
dc.thesis.degree-name Ing.
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní cze
dc.thesis.degree-program Systémové inženýrství a informatika cze
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.identifier.stag 36710
dc.description.grade Dokončená práce s úspěšnou obhajobou cze


Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam

Vyhledávání


Rozšířené hledání

Procházet

Můj účet