Sirvi Autor "Käärik, Meelis, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 37

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Bootstrap-meetod kahjukindlustuse reservide hindamisel
(Tartu Ülikool, 2013-06-11) Viin, Rauno; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesoleva töö eesmärgiks on kirjeldada Bootstrap-meetodi rakendamist reservide hindamisel ning tuua välja ja selgitada erinevaid võimalusi, millele Bootstrap-meetodi kasutamisel võiks tähelepanu pöörata. Magistritöö on jagatud viieks peatükiks. Esimeses peatükis selgitatakse täpsemalt reservide hindamise vajalikkust ning antakse ülevaade ahel-redel meetodi ideest. Teises peatükis tutvustatakse taasvalikumeetodeid ning keskendutakse Bootstrap-meetodi kirjeldamisele. Kolmas peatükk ühendab endas kahte esimest peatükki, selgitades täpsemalt, kuidas on Bootstrap-meetodit võimalik kahjureservide hindamiseks kasutada. Lisaks tuuakse välja mitmed olulised valikud, mis Bootstrap-meetodiga saadud tulemusi mõjutada võivad. Neljandas peatükis võrreldakse analüütiliselt tuletatud prognoosiviga Bootstrap-meetodil saadud prognoosiveaga ning viimases peatükis rakendatakse eelnevates peatükkides kirjeldatud Bootstrap-meetodit praktilistele ülesannetele. Reservide hindamine on hetkel väga aktuaalne teema seoses 2014. aasta algusest jõustuma hakkava Solventsus II direktiiviga, kuna uues riskipõhises Solventsus II mudelis on reserviriski hindamine ja vastavate vahemikhinnangute leidmine üks olulisemaid ülesandeid.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Claims frequency modelling with usage-based insurance data
(2023) Kuus, Kaari; Käärik, Meelis, juhendaja; Sääsk, Ervin, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Motor insurance providers can think about collecting information about drivers’ behavior using telematics to get more accurate pricing. The goal of this thesis is to give an overview of usage-based insurance and the use of telematics variables in insurance modeling. The thesis is divided into three parts. The first part gives background on telematics and usage-based insurance. The second part introduces generalized linear models suitable for modeling claim frequency. In the third part, analysis was done on specific vehicles and claims, with results and possible future steps given.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Claims severity modelling on the basis of publicly available vehicle insurance data
(2023) Lupul, Nicholas; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The purpose of this master’s thesis is to establish a baseline for what data potential new vehicle insurance providers should collect in order to establish models for claim size. An additional goal was to gather publicly available insurance data sets suitable for modelling claim size and provide an overview of these data sets. The first chapter is used to refresh the reader’s knowledge of generalized linear models. In the second chapter the framework around which the analysis was conducted is introduced and the procedure for the analysis is detailed. The data sets used in the analysis are introduced in chapter three. Chapter four is used to present top models for each data set. The final chapter compares and highlights similarities between top models across the various data sets.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Ekspektiil-ekspektiil graafikud jaotuse sobivuse hindamiseks
(Tartu Ülikool, 2017) Puusepp, Johannes; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk on tutvustada ekspektiile ning realiseerida nendel põhinev graafiline meetod jaotuse sobivuse hindamiseks ekspektiil-ekspektiil graafikute näol. Selleks antakse esmalt analoogia tõttu ülevaade kvantiilidest ja kvantiil-kvantiil graafikutest. Seejärel uuritakse ekspektiile, antakse nende leidmise võrrandid levinud kahjujaotuste jaoks ning tehakse läbi diskreetse juhusliku suuruse ekspektiilide leidmise näide. Ekspektiil-ekspektiill graafikute realiseerimiseks kirjutatakse vajalik tarkvara ja antakse ülevaade selle tööpõhimõttest ning kasutamisest. Viimaks rakendatakse funktsiooni töös käsitletud teoreetiliste jaotuste sobivuse hindamiseks reaalse kahjuandmestikuga. Töö koostamisel on tuginetud Helis Puksandi magistritööle ning antud bakalaureusetööd võib pidada eelmise edasiarenduseks.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Ekspektiilid ja nende kasutamine riskimõõduna
(Tartu Ülikool, 2015) Puksand, Helis; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesoleva magistritöö eesmärk on anda ülevaade ekspektiilidest, nende leidmisest, omadustest ning võimalikust kasutamisest riskimõõduna. Töös tutvustatakse kaofunktsioonil põhinevat kvantiilide definitsiooni ning antakse lühike ülevaade üldistatud kvantiilidest. Avaldatakse ekspektiilide leidmise võrrandid enam levinud kahjujaotuste – eksponentjaotuse, log-normaalse jaotuse, Pareto jaotuse, gammajaotuse ja Weibulli jaotuse jaoks. Lühidalt antakse ülevaade riskist ja riskimõõtudest. Uuritakse kahjujaotusel põhinevate riskimõõtude VaR, keskmine suurkahju ja ekspektiilide koherentsust ning tuuakse välja üldistatud kvantiilide seos kasulikkusfunktsiooniga. Töö praktilises osas leitakse testandmestikule kvantiilid, keskmine suurkahju ja ekspektiilid ning võrreldakse neid nimetatud jaotuste teoreetiliste näitajatega. Seeläbi püütakse hinnata testandmestikule sobitatava jaotuse sobivust.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Erlangi jaotuste segude sobitamine kindlustuskahjudele
(Tartu Ülikool, 2015) Kokorev, Kristjan; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesolevas magistritöös sobitame Eesti Liikluskindlustuse Fondist saadud kahjudele ühise skaalaparameetriga Erlangi jaotuste segusid. Anname ülevaate ühise skaalaparameetriga Erlangi jaotuste segudest ning nende parameetrite hindamisest EM algoritmiga. Meie eesmärgiks on võrrelda Erlangi jaotuste segude sobivust gamma-, lognormaalse, Weibulli ja Pareto jaotuste sobivusega. Näitame, et Erlangi jaotuste segud on heaks alternatiiviks eespool mainitud ja praktikas sagedasti kasutatavatele jaotustele.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Estimation of MTPL claim frequency using GLM, GAM and XGBoost techniques
(2020) Puskar, Linnet; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The purpose of this master’s thesis is to provide an overview of the XGBoost algorithm and examine its suitability to model the claim frequency of motor third party liability insurance. The first three chapters introduce generalized linear models, generalized additive models and the algorithms of gradient boosting and XGBoost. In the fourth chapter, the aforementioned methods are applied on the data of Estonian Motor Insurance Bureau to predict claim frequency.
listelement.badge.access-status Embargo ,
Extending generalized linear models in insurance with machine learning techniques
(2023) Tuttar, Artur; Käärik, Meelis, juhendaja; Pau, Julius; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Machine learning models have shown promising results regarding their predictive power. However, little to no information about their use of variables is available. The aim of this thesis is to introduce and put into practice two ways of extracting this insight about variable use. This insight is applied to produce interpretable models that predict in a similar way to underlying machine learning models. The first three chapters give a theoretical overview of methods used to build models and extract insight, and the last two chapters focus on applying these methods to predict claim frequency using real-life insurance data.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Finantssuhtarvud finantsanalüüsisüsteemis
(Tartu Ülikool, 2014-06-16) Sarv, Kai; Käärik, Meelis, juhendaja; Ots, Ivar-Illimar, juhendaja; Grauberg, Jaanus, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Käesoleva bakalaureusetöö eesmärk on anda ülevaade levinumatest finantssuhtarvudest ning võrrelda nende väärtusi erinevates ettevõtlusvaldkondades. Uuritud on kümne Eesti ja välismaa firma bilansi ja kasumiaruande põhjal arvutatud suhtarve. Antud ettevõtted jagunevad viide valdkonda: lennutransport, meretransport, ehitus ja kinnisvara, IT ja telekommunikatsioon, rõivakaubandus. Põhilised kasutatud analüüsimeetodid on dispersioonanalüüs ja statistilised olulisustestid.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Forecasting loan default rates using macroeconomic variables
(Tartu Ülikool, 2025) Pool, Stein-Marten; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The aim of this thesis is to model and forecast Estonian loan default rates using macroeconomic variables. Debt portfolio analysis and forecasting are important parts of credit risk management and are used in capital planning, risk assessment and scenario analysis. The selection of the final model and its suitability with the financial supervisors are discussed, highlighting the pros and cons of machine learning and simpler statistical models. The thesis also highlights the real-life value of default rate forecasting and describes its usage from the perspective of an Estonian bank - Coop Pank.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Järjekorrasüsteemide tutvustus ja lahendamine kasutades rakendustarkvara R
(2020) Tuttar, Artur; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Bakalaureusetöö eesmärk on tutvustada erinevaid järjekorrasüsteeme ning luua tööriist, mis lihtsustaks järjekorrasüsteeme kirjeldavate suuruste leidmist. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade järjekorrasüsteemidega seotud juhuslikest protsessidest ning tutvustatakse M/M/...järjekorrasüsteeme ning süsteeme kirjeldavaid suuruseid ja nende valemeid iga süsteemi jaoks. Töö praktilises osas tutvustatakse programmi, mille abil leitakse kirjeldavaid suurusi ja mida rakendatakse näidisülesannete lahendamiseks.
listelement.badge.access-status Embargo ,
Kahjude jaotuse ja kindlustuspreemiate hindamine Eestis 2006/2007 toimunud liikluskahjude põhjal
(Tartu Ülikool, 2008) Umbleja, Merili; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Kindlustuskahjude sageduse analüüs lokaalse regressiooni ja k-lähima naabri meetodil
(Tartu Ülikool, 2015) Muru, Liina; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Kahjukindlustuses on üheks olulisemaks teemaks sobivate preemiate suuruste määramine. Sageli jagatakse selleks kindlustusvõtjad mingite tunnuste alusel erinevateks klassideks, et siis vastavas klassis hinnata kahjude suurust ja esinemise sagedust ning selle abil määrata preemiad. Klassidesse jagamise korral võib tekkida olukord, kus moodustatud klasside piiril asetsevate kindlustusvõtjate korral toob mõne vaadeldava tunnuse väike muutus kaasa sattumise teise klassi. See aga omakorda võib tuua kaasa preemia järsu muutumise ehk hinnašoki. Käesolevas töös uuritakse erinevaid meetodeid, et leida neist parim kindlustuskahjude esinemise sageduse võimalikult dünaamiliseks hindamiseks, mis vähendaks hinnašoki ohtu. Selleks kasutatakse lokaalset regressiooni, mille korral on piirkonnad määratud k-lähima naabri meetodit rakendades.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Kindlustusreservide hindamine statistikatarkvara R paketiga ChainLadder
(2018) Puskar, Linnet; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Selles bakalaureusetöös antakse ülevaade statistikatarkvara R paketi ChainLadder funktsioonidest MackChainLadder, MunichChainLadder ja BootChain-Ladder. Töö esimeses peatükis tutvustatakse nende funktsioonide aluseks olevaid Macki, Müncheni ja bootstrap ahel-redel meetodeid. Teises peatükis esitletakse lühidalt Chain-Ladder paketti ning leitakse eelnevalt nimetatud funktsioone kasutades reaalse andmestiku põhjal reservi hinnangud.
listelement.badge.access-status Embargo ,
Kliendirahulolu indeksite võrdlus ACSI metoodika põhjal
(Tartu Ülikool, 2009) Jugai, Roman; Käärik, Meelis, juhendaja; Lahtvee, Leila, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Kogukahju arvutamise meetodite võrdlemine kahjukindlustuses
(Tartu Ülikool, 2014-06-17) Kase, Margot; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Kindlustusettevõtte edukaks toimimiseks on kriitilise tähtsusega määrata õiglane preemia – see on suurus, mis tekitab kindlustusvõtjas soovi risk üle kanda ja samal ajal tagab kindlustusettevõttele jätkusuutlikuse. Kuna kogutud kindlustuspreemia peab olema piisav katmaks kõiki potensiaalseid kahjusid ning samal ajal kindlustusvõtja jaoks põhjendatud, tundub kõige loomulikum olevat hinnata portfelli kogukahju ning saadud tulemus jagada proportsionaalselt kindlustusvõtjate vahel. Käesoleva töö eesmärgiks on uurida kogukahju arvutamist konvolutsioonide meetodiga, normaaljaotusega lähendades, Normal Power meetodiga, nihutatud gammajaotusega lähendades, simulatsioonide meetodiga, Panjeri rekursiooniga ja kiire Fourier’ teisendusega, kasutades ühe Eesti kindlustusettevõtte kasko portfelli. Kogukahju jaotuste arvutamisel kasutatakse enamike meetodite korral programmi R paketti „actuar“.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Krediidiriski hindamisel kasutatavate mudelite võrdlus ühe Eesti laenuandmestiku näitel
(2019) Aasmäe, Martin; Käärik, Meelis, juhendaja; Pärna, Kalev, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Krediidiasutustel on väga oluline tunda oma klienti ning konkreetselt laenutoodete puhul on tähtis olla teadlik kliendi maksejõulisust. Töö eesmärgiks on uurida, kas maksejõulisuse hindamiseks eelnevalt tuntud logistilise regressiooni uurimismeetodile lisaks leidub ka teistsuguseid alternatiive. Selle tarbeks valitakse välja 3 konkureerivat meetodit, kus uuritav tunnus on binaarsel kujul – probit, c-log-log, cauchit. Kõigi eeltoodud meetodite abil konstrueeritakse mudelid hindamaks laenusaaja maksejõulisust. Töös antakse ka teoreetiline ülevaade kõigi nelja meetodi kohta. Töö praktilises osa alguses viiakse läbi analüüsid kõigi nelja uurimise all oleva mudeliga. Praktilise osa lõpus võrreldakse erinevate meetodite kasutamisel saadud tulemusi ning valitakse välja parim mudelivariant olemasolevatest. Parima mudeliga tehakse ka süvaanalüüs ning esitatakse mudeli interpretatsioon. Lõpuks esitatakse kokkuvõte ja järeldused tehtud tööst.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Lambert'i W juhuslikud suurused ja nende rakendamine kahjukindlustuses
(2016) Puhkim, Tuuli; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesoleva magistritöö eesmärk on anda ülevaade Lambert'i W funktsioonist ning uurida Lambert'i W juhuslike suuruste tekkemehhanismi, omadusi ja rakendamisvõimalusi asümmeetriliste andmete kirjeldamisel. Lambert'i W juhuslikud suurused on defi neeritud iga tõenäosusjaotuse jaoks. Põgusalt käsitletakse algjaotusena eksponent- ja t-jaotust. Põhjalikumalt uuritakse Lambert'i funktsiooniga transformeeritud standardset normaaljaotust, selle omadusi võrreldakse asümmeetrilise normaaljaotusega. Töö praktilises osas sobitatakse mõlemaid vastavaid asukoha-skaala jaotusi ja Lambert'i W-ga teisendatud eksponentjaotust kahjusummadele ning analüüsitakse jaotuste sobivust. Saadud tulemusi võrreldakse levinumate kahjujaotustega. Aluseks on võetud Goerg'i (2011) poolt välja pakutud lähenemise idee, mida ta tutvustas artiklis "Lambert W random variables - a new family of generalized skewed distributions with applications to risk estimation".
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Laoliikumiste analüüs ja optimeerimine tootmisettevõttes
(2019) Mägi, Kerli; Käärik, Meelis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöös analüüsitakse konkreetse tootmisettevõtte laos toimuvate liikumiste kestuseid üldistatud lineaarsete mudelite abil. Igale laosisesele asukohale antakse hinnang, kui palju kulub aega sellest väljastusalani jõudmiseks. Teiselt poolt analüüsitakse vaatlusperioodi jooksul käsitletud kaupade komplekteerimissagedusi. Kõige sagedamini komplekteeritavate kaupadega seotud liikumiste kirjeldamiseks viiakse läbi täiendav analüüs. Laoasukohad ja kaubad jaotatakse klassidesse ning viiakse vastavusse. Lõpptulemusena valmib rakendus, mille abil on võimalik leida igale kaubale parim ladustamispiirkond.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Liikluskindlustuse riskikoefitsiendi arvutusmeetodi uurimine
(Tartu Ülikool, 2013-06-12) Maarjakõiv, Maarja; Käärik, Meelis, juhendaja; Maldre, Tõnis, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituut
Igapäevaelus tuleb meil vastu võtta otsuseid, millega kaasneb teatud risk. Sombuse ilmaga ilma vihmavarjuta kodust lahkudes on suur risk märjaks saada. Veel, kui rääkida juhtimise ajal telefoniga, on suur tõenäosus kaotada valvsus ja risk, et juhtub avarii. Sellise olukorraga peab liikluskindlustusfirma arvestama - mõni klient on riskialdim kui teine. Seega on lahenduseks võetud igale kliendile individuaalse kordaja määramine, mis määratleb tema riski teha kahju. Käesoleva töö eesmärk on hinnata ülaltoodud kordaja ehk riskikoefitsiendi arvutamise valemi õigsust klientide poolt kindlustusfirmale makstavate summade ehk preemiate kaudu. Töö koosneb üldjoontes kolmest etapist: esmalt tutvustatakse kahjukindlustuse baasmõisteid ja üldist teooriat, edasi tehakse analüüs läbi genereeritud andmestikul ja siis kasutatakse kindlustusfirma poolt saadud klientide andmeid. Esimeses peatükis tutvustatakse töö teoreetilist poolt, kus on ära toodud baasmõistete selgitused ja uuritavad probleemid. Teises peatükis on pikemalt juttu simulatsioonimeetodist, selle kasutamisest riskikoefitsiendi arvutamisel ja saadud tulemustest. Kolmandas peatükis on välja toodud reaalsete andmete kirjeldus, töö käik ja tulemused. Autori täiendavaks panuseks on programmikoodide kirjutamine analüüsi läbiviimiseks rakendustarkvara R abil.