LTMS magistritööd -- Master's theses

Selle kollektsiooni püsiv URIhttps://hdl.handle.net/10062/50402

Sirvi

Nüüd näidatakse 1 - 20 205

Kolmekaupa Markovi ahelate Viterbi raja lähendamine variatsiooniliste meetoditega
(Tartu Ülikool, 2025) Pihel, Jaan Erik; Lember, Jüri, juhendaja; Soop, Oskar, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Kolmekaupa Markovi ahel (TMM) üldistab paarikaupa Markovi ning varjatud Markovi ahelaid. Ülesande konstrueerimisel eeldame, et meil on Markovi protsessi (U,X,Y ) puhul fikseeritud vaatlusandmed Y_1,...,Y_T ning me soovime leida Viterbi rada x^∗ ehk argmax_x Sigma_u p(u,x|y). Et selle lahendamine on NP raske, leitakse töös Viterbi raja lähend variatsioonise Bayesi meetodi abil. Belief propagation (BP) ja variational message passing (VMP) algoritmide tulemusena leitakse erinevate kitsendustega q(u,x), mis minimiseerib KL kaugust D[q||p] ning seejärel antakse lähend mõõdu q(x) Viterbi rajana kasutades Viterbi algoritmi. Eksperimendid näitavad, et kaks algoritmi komplementeerivad üksteist ehk arvutuslikult keerukam BP algoritm ei ole alati parem.
Matemaatika õppimisel esineva proaktiivse käitumise seos matemaatika õpetamise ja matemaatikatesti tulemusega
(Tartu Ülikool, 2025) Tõniste, Irmeli; Täht, Karin, juhendaja; Aaviste, Getriin, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Matemaatika õppimisel esineva proaktiivse käitumise seos matemaatika õpetamise ja matemaatikatesti tulemusega Käesoleva magistritöö eesmärk oli välja selgitada, kuidas on matemaatika õppimisel esineva õpilase proaktiivse käitumise erinevad aspektid omavahel seotud ning milline on nende seos matemaatikatesti tulemusega. Samuti oli eesmärk kirjeldada, kuidas on õpilase proaktiivne käitumine seotud matemaatikaõpetaja käitumise ja õpilase matemaatikaärevusega. Töös kasutati PISA 2022 Eesti õpilaste (n = 6392) matemaatikatesti tulemusi ning taustaküsimustiku järgmisi näitajaid: proaktiivne käitumine matemaatika õppimisel, õpetajapoolne aktiveerimine, matemaatikaõpetaja toetus, matemaatikaõppe kvaliteet ja matemaatikaärevus. Taustaküsimustiku andmed põhinevad õpilaste eneseraporteeritud vastustel, seega kajastavad tulemused seda, kuidas õpilased ise neid aspekte tajuvad. Töös viidi läbi t-testid sugudevaheliste erinevuste leidmiseks ning korrelatsioon- ja regressioonanalüüs muutujate vaheliste seoste leidmiseks. Andmeanalüüsist selgus, et õpilase proaktiivse käitumise erinevatest aspektidest korreleerub kõige rohkem teiste aspektidega matemaatikaõpetaja tähelepanelik kuulamine. Matemaatikatesti tulemusega on kõige tugevamalt seotud see, kui õpilane alustab ülesannete lahendamist kohe, kuulab tähelepanelikult õpetajat ning pingutab. Proaktiivne käitumine on positiivselt seotud nii matemaatikaõppe kvaliteedi, matemaatikaõpetaja toetuse kui ka õpetajapoolse aktiveerimisega ning negatiivselt seotud matemaatikaärevusega. Soolistest erinevustest tuli välja, et tüdrukud hindasid oma proaktiivset käitumist keskmiselt kõrgemaks kui poisid ning samuti tajuvad tüdrukud rohkem matemaatikaärevust. Regressioonanalüüsist selgus, et õpilase proaktiivset käitumist on võimalik ennustada matemaatikaärevuse, matemaatikaõpetaja toetuse, matemaatikaõppe kvaliteedi, õpetajapoolse aktiveerimise ja matemaatikatesti tulemuse põhjal. Regressioonanalüüsimudel on statistiliselt oluline ning näitab, et mudel kirjeldab ära 18% õpilase proaktiivse käitumise varieeruvusest. Kõige tugevamad positiivsed ennustajad olid õpetajapoolne aktiveerimine ja matemaatikaõppe kvaliteet ning ainuke negatiivne ja kõige nõrgem ennustaja oli matemaatikaärevus.
Matemaatiliste värvipiltide loomine seitsmendale klassile
(Tartu Ülikool, 2025) Tempel, Marie; Kraav, Tiina, juhendaja; Pikhof, Laura, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöös kirjeldatakse matemaatiliste värvipiltide loomist 7. klassile. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade, millist kasu sellised värvipildid õppimisprotsessi võiksid tuua. Töölehtede loomisel on aluseks võetud ADDIE mudel. Eesmärk on luua 7. klassi iga matemaatika teema kohta üks värvipilt ning uurida õpetajate tagasisidet neile. Tulemuste osas on välja toodud õpetajate tagasiside LORI mudeli põhjal ning nende valmisolek antud töölehed õppetöös kasutusele võtta.
Matemaatikaga seotud uskumuste uurimine kõrghariduse tasandil: temaatiline lähenemine Beswicki raamistikule
(Tartu Ülikool, 2025) Muttika, Ekke-Markus; Lipmaa, Kateryna, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesolevas magistritöös analüüsitakse ülikooli tasemel matemaatikaõpetajate uskumusi matemaatika olemusest, selle õpetamisest ja selle õppimisest. Analüüsi aluseks võeti Kim Beswicki matemaatikaõpetajate uskumuste raamistik. See raamistik oli algselt loodud põhikooliõpetajate uskumuste kirjeldamiseks. See töö katsetab selle raamistiku sobilikkust ülikooli õpetajatega ning tuvastab kuidas võiks Beswicki raamistikku laiendada.
Õpilaste sotsiaal-emotsionaalsete oskuste näitajate seosed matemaatikatesti tulemustega PISA 2022 Eesti andmete näitel
(Tartu Ülikool, 2025) Kuus, Erki; Täht, Karin, juhendaja; Aaviste, Getriin, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesolev magistritöö uurib Eesti 15–16-aastaste õpilaste sotsiaal-emotsionaalsete oskuste ja sotsiaalmajandusliku tausta seoseid matemaatikatesti tulemustega, tuginedes PISA 2022 andmestikule. Analüüs hõlmas 6392 õpilase matemaatikatesti tulemusi ja taustaküsimustike vastuseid. Töös kasutati matemaatikatesti tulemust ning taustaküsimustiku järgmisi indekseid: sotsiaalmajanduslik taust, püsivus, emotsionaalne kontroll, enesekindlus, koostöö, pingutus ja järjepidevus, stressitaluvus, uudishimu ning empaatia. Analüüsi käigus viidi läbi muutujate kirjeldav statistika, korrelatsioonianalüüs, usaldusväärsuse hindamine (Cronbachi alfa abil) ning mitmene lineaarne regressioonanalüüs. Tulemused näitasid, et kõrgem sotsiaalmajanduslik taust ja sotsiaal-emotsionaalsetest oskustest eelkõige uudishimu, pingutus ja järjepidevus, püsivus ja emotsionaalne kontroll on positiivselt seotud õpilaste matemaatikatesti tulemustega. Samuti ilmnesid soolised erinevused, kus poisid saavutasid keskmiselt kõrgemaid tulemusi. Töö toob esile vajaduse pöörata hariduspoliitikas ja koolipraktikas senisest rohkem tähelepanu sotsiaal-emotsionaalsete oskuste arendamisele, eriti madalama sotsiaalmajandusliku taustaga õpilaste seas.
Digiõppematerjalide loomine ekstreemumülesannete iseseisvaks õppimiseks ning õpetajate ja õpilaste tagasiside loodud digiõppematerjalidele
(Tartu Ülikool, 2025) Krusberg, Säde Mai; Pihlap, Sirje, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Gümnaasiumi matemaatikaõppes on ekstreemumülesannete teema olulisel kohal, sest see arendab õpilaste oskust kasutada tuletist reaaleluliste probleemide lahendamisel, aidates seeläbi tuua matemaatikas käsitletavat sisu õppijatele tähenduslikumalt ja elulähedasemalt. Töö teoreetiline osa käsitleb ekstreemumülesannete olulisust, õpetamise metoodikat ja varasemate riigieksami ülesannete analüüsi. Kirjeldatakse ka kvaliteetse digiõppematerjali koostamise põhimõtteid ning tutvustatakse ADDIE ja LORI mudeleid. Erinevate uuringute ja riigieksamite ülesannete analüüside põhjal leiti, et tegemist on keeruka valdkonnaga, eriti vajavad õpilased tuge ühe muutujaga funktsiooni valemi koostamisel lähtuvalt ülesande tekstist. Kuigi digivahendid võiksid teema õppimist tõhusalt toetada, on autorile teadaolevalt eestikeelsete tasuta digiõppematerjalide hulk piiratud. Seda kitsaskohta arvesse võttes otsustati magistritöö raames luua veebikeskkonnas Desmos tegevusuuringu ühe tsüklina neli interaktiivset digiõppematerjali, mida saab kasutada iseseisval õppimisel, kuid mis on soovi korral rakendatavad ka klassiruumis. Materjalid käsitlevad ekstreemumülesandeid erinevates kontekstides, sealhulgas geomeetria ja majandusega seotud ülesannetes, ning sisaldavad õppevideosid, visualiseeringuid ning automaatset tagasisidet. Loodud digiõppematerjalidele andsid tagasiside kuus matemaatikaõpetajat ning 45 õpilast, kelle hinnangud loodud õppematerjalidele olid positiivsed. Antud soovituste põhjal parandati ja täiustati materjale ning valmis materjalid lisati nii Desmose kui ka E-koolikoti veebilehele.
Applications of Semigroup Actions to the Cryptanalysis of Diffie-Hellman-like Schemes
(Tartu Ülikool, 2025) Pärn, Calvin; Farzaliyev, Valeh, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
In this master’s thesis we examine semigroup actions and how they can be applied in the cryptanalysis of different cryptographic schemes by generalizing the schemes and viewing the underlying computational problems as problems regarding semigroup actions. We present an attack scenario against a generalized Diffie-Hellman protocol, which can be used if the underlying semigroup is close to a matrix algebra. We show how to use the approach to break one scheme proposed by the author and also a special case of an ElGamal-like scheme, which is based on Chebyshev polynomials.
Predicting annual returns of individual stocks on the Baltic Stock Exchange
(Tartu Ülikool, 2025) Künnapas, Indrek; Kangro, Raul, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The objective of this master’s thesis is to investigate possibilities of deploying statistical models in predicting annual returns of stocks on the Baltic Stock Exchange. Both, theoretical and practical aspects of linear regression, fixed effects, random effects, mixed effects and auto regressive model, are illustrated.
Kaskokindlustuse kindlustuskahjude hindamine
(Tartu Ülikool, 2025) Tomson, Mikk; Viirsalu, Hele-Liis, juhendaja; Kangro, Raul, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesoleva magistritöö eesmärk on modelleerida kaskokindlustuse kahjusid. Töös antakse esmalt ülevaade üldistatud lineaarsetest ja üldistatud aditiivsetest mudelitest ning potentsiaalsetest jaotustest. Seejärel sobitatakse tutvustatud meetodide põhjal mudelid LHV Kindlustuse kaskokindlustuse andmetele. Kahjude modelleerimine toimub kaheastmeliselt: esmalt modelleeritakse kahju sagedust ning seejärel hüvitise suurust tingimusel, et kahju on juba juhtunud.
Model selection and AIC
(Tartu Ülikool, 2025) Guliyev, Farhad; Sova, Joonas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
This master thesis investigates the role of Akaike Information Criterion (AIC) in choosing statistical models, combining theoretical foundations with practical simulations to evaluate its effectiveness. The theoretical part of the thesis shows that AIC is based on Kullback-Leibler divergence and cross-entropy, emphasizing its role in minimizing information loss while maintaining a balance between model fit and complexity. In practical analysis, samples from parametric distributions supported on unit interval are simulated to evaluate the effectiveness of AIC in correctly identifying the true model among various competing alternatives. The results demonstrate that AIC successfully prevents overfitting by penalizing excessive parameters. Moreover, the asymptotic behavior of AIC is also analyzed to see if and how the probability of choosing the correct model converges as the sample size increases. In addition, AIC bias-corrected estimate of the cross-entropy is analyzed and compared with other bias-corrected estimates in order to evaluate its effectiveness in reducing bias. Overall, this thesis demonstrates the importance of AIC in model selection by optimizing the trade-off between model fit and complexity.
Structural time series models in GDP analysis
(Tartu Ülikool, 2025) Kippar, Kätlin; Raus, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The aim of this thesis is to use structural time series models to estimate the business cycles of Estonia and its five key trading partners, with additional objectives of examining potential economic dependencies between the estimated cycles and evaluating the forecast accuracy of structural models. To address these research questions, structural models with both trigonometric and ARMA cycle formulations were applied to GDP time series data, alongside an alternative cycle estimation method of the Hodrick-Prescott (HP) filter. The resulting cycle estimates were further used to test Granger causality. Additionally, ARIMA models were estimated for comparative purposes in forecasting evaluation. The thesis includes a brief overview of gross domestic product (GDP) and business cycles, a comprehensive overview of the applied methods, a summary of relevant previous research, and the results of the analysis. As a result of this thesis, business cycles were successfully estimated for all the countries considered in the analysis, economic dependencies between Estonia and its trading partners were identifies, and the forecast accuracy of the models was assessed.
Volatility modeling of asset returns
(Tartu Ülikool, 2025) Michael, Alex Chiwete; Raus, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The research investigates financial market volatility modeling through an analysis of daily stock price data from Tallink Grupp together with OMX Baltic Index data spanning from 01 February 2007 until 10 October 2023. Financial econometric theory guides the analysis through the combination of Autoregressive Moving Average (ARMA) models with Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) frameworks to properly model heteroskedasticity. This research evaluates asymmetric GARCH extensions including TGARCH, EGARCH and other asymmetric variants to account for the leverage effect and examine how market shocks affect volatility differently based on their positive or negative nature. The ‘rugarch‘ package in R serves as a tool and provides a robust and flexible framework for specifying, fitting, and comparing various volatility models. The research further investigates heteroskedasticity and asymmetry characteristics in the volatility dynamics of Tallink Grupp stock prices and OMX Baltic Index data across three economic periods: the global financial crisis (2007–2010), the stable market phase (2011–2019), and the COVID-19 pandemic (2020–2023). The research provides both theoretical and practical value by advancing knowledge about risk-trade-off and the relationship between expected returns and associated risk. Advanced GARCH and asymmetric models which further support the performance of the models in capturing market shocks and volatility effects.
Claims frequency modeling and model comparison for travel insurance
(Tartu Ülikool, 2025) Paarmets, Minni-Marii; Kangro, Raul, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Travel insurance is a widely used insurance product covering various risks that might occur while traveling. The aim of this thesis is to model the frequency of travel insurance claims using generalized linear models and different types of metrics to determine which type of model performs best. The thesis is split into three parts, where the first gives an overview of the background, the data, and travel insurance. The second part describes the theory of the models and model comparison techniques. The third part details the analysis of the models and their comparisons.
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.
Lyme disease: modeling and analyzing long-term costs related to the infection based on Estonian Biobank data
(Tartu Ülikool, 2025) Raak, Sten; Abner, Erik, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Lyme disease is a prevalent vector-borne illness with significant public health implications due to its potential for multisystem effects and persistent symptoms. Understanding the associated economic burden is crucial for healthcare planning. This thesis investigates the temporal dynamics of healthcare costs surrounding a Lyme disease diagnosis, aiming to quantify whether cost increases are primarily acute or persist over a longer period, which contributes to understanding the extended healthcare services utilization potentially linked to the condition. Using longitudinal health data from the Estonian Biobank, this study uses a relative time scale indexed to the year of first diagnosis. Linear Mixed-Effects (LME) models serve as the primary analytical framework to handle correlated repeated measures and model cost trajectories. The analysis compares diagnosed individuals to a reference group over a defined time window surrounding diagnosis. The thesis includes a background on the disease and methods, details the analysis, and presents results within the Estonian context.
Arithmetic Asian options pricing using general lattice method
(Tartu Ülikool, 2025) Sulojeva, Anastasija; Raus, Toomas, juhendaja; Lätt, Kaido, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
The aim of this thesis is to study the pricing of path-dependent discrete arithmetic Asian options. In the case of arithmetic Asian options, the option price cannot be found analytically and various numerical methods must be used to find the price. The theoretical part of this thesis focuses on the general lattice method proposed in 2020 by Gambaro, Kyriakou, and Fusai for pricing European and American style Asian options with fixed and floating strike prices. The novelty of this approach is that by a change of numeraire, lattice becomes one dimensional, while previous lattice methods were two dimensional. In addition, this thesis also examines the pricing of Asian options using Monte Carlo simulations and Hull-White method. Numerical examples compare the accuracy and computation speed of option prices obtained by general lattice method, the Hull-White method and the Monte Carlo method.
Comparative analysis of traditional time series, machine learning, deep learning and hybrid models for profit forecasting in financial markets
(Tartu Ülikool, 2025) Vaask, William; Raus, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
This thesis compared the forecasting performance of traditional time series, machine learning, deep learning and hybrid models on daily banking profit data in financial markets area aggregated on three different levels. To evaluate different methods, this thesis used a novel performance metric - corrected mean average scaled error (cMASE), which improves interpretability of MASE by using T one-step naive forecasts instead of T −1, which results in naive method always having a score of cMASE = 1. Despite advancements in computational power, traditional time series method SARIMA still outperformed other models, also showing the most consistent results between average cross-validation cMASE and testing cMASE. For best hybrid models, gradient boosting methods complemented SARIMA by correcting forecasts using long lags, rolling means and standard deviations. While SARIMA models required refitting after every forecast, the machine learning, deep learning and non-linear parts of hybrid models performed best when refit only on average once every two weeks, which reduced the overall computing cost significantly.
Parameter estimation in progressive multistate models
(Tartu Ülikool, 2025) Xu, Zhen; Lember, Jüri, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Multistate models are widely used to analyze systems or entities that transition between different states over time. These models have applications in various fields, including survival analysis, reliability engineering, and financial mathematics. This thesis will focus on parameter estimation for time-homogeneous progressive Markov chains, where transitions are limited to higher-numbered states, and the final state is absorbing. The thesis can be divided into two parts, the first part focusing on normal multistate models and the other part focusing on hidden multistate models. In the first part, we study progressive, time-homogeneous multistate Markov chains. During this part, maximum likelihood estimators (MLEs) for transition probabilities are derived for uncensored, fixed-censored, and random-censored scenarios. Consistency proofs for these estimators are provided using theoretical tools such as the Strong Law of Large Numbers and the Continuous Mapping Theorem. The second part focuses on hidden multistate models, specifically the twostate hidden Markov chains. In this case, the underlying states are not fully observable: In each observation, each position of the chain has a constant probability of being observed. We study the block structure of the observations and derive statistical properties of block lengths under different censoring mechanisms. Here we only have one transition probability to estimate, moment-based estimators and maximum likelihood estimators are developed for the transition probability, and their consistency is validated through simulations. Simulation experiments are also conducted for both parts to evaluate the performance of the derived estimators under various parameter configurations and censoring mechanisms. The results confirm the consistency of all proposed estimators.
Absoluutriski prognoosimine konkureerivate riskide korral: meetodite võrdlus teise tüübi diabeedi näitel
(Tartu Ülikool, 2025) Teder, Karmel; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Käesoleva magistritöö eesmärk on anda ülevaade konkureerivaid riske arvesse võtvatest haigusriski hindamise meetoditest ning võrrelda neist peamiseid Tartu Ülikooli Eesti geenivaramu andmetel teise tüübi diabeedi riski hindamisel. Peamiselt soovitakse näha, millise mudeliga saaks kõige paremini hinnata vanemaealiste inimeste teist tüüpi diabeeti haigestumise riski. Töös võrreldakse omavahel Coxi võrdeliste riskide mudelit, Fine-Gray võrdeliste alamriskide mudelit ning pseudovaatluste abil hinnatud lineaarset riskimudelit. Mudelite abil hinnatakse teise tüübi diabeeti haigestumise 10 aasta absoluutriski, võttes seejuures arvesse võimalust enne haigestumist surra. Töö tulemusena selgub, et kõige täpsemalt võimaldab riski hinnata konkureerivaid riske arvesse võttev Coxi võrdeliste riskide mudel.
Optimization of parameters of a portfolio reinsurance in non-life insurance
(Tartu Ülikool, 2025) Miriyeva, Arzu; Chepizhko, Oleksandr, juhendaja; Tverdostup, Maryna, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
This thesis assesses the optimization of reinsurance parameters within a non-life insurance portfolio, focusing specifically on determining the optimal retention levels for two insurance products. The research aims to balance the dual objectives of risk reduction and profitability enhancement, which are crucial for the financial stability and growth of insurance companies. From a broader perspective, it was noted that this trade-off would determine an optimal level of retention which can be applied to both products. To achieve this objective, it was employed two methodologies, utility optimization theory and value at risk. The first one helps determine how much should be kept from what is earned. In contrast, the second one identifies potential maximum loss. It was shown that an increased level of retention may bring about higher profits but at the same time expose the company to significant financial loss calling for a balanced approach in reinsurance.

Sirvi

Viimati lisatud