Local cover image
Local cover image
Image from OpenLibrary

Modeling Dependencies among Multivariate Loss Triangles in Property and Casualty Insurance using Copulas / By Nourhan Hassan Korany Ahmed; Under Supervision of Prof. Lobna Mohamed Farid

By: Contributor(s): Material type: TextLanguage: English Summary language: English Spoken language: Arabic Producer: 2023Description: 120 Leaves : illustrations ; 30 cm. + CDContent type:
  • text
Media type:
  • Unmediated
Carrier type:
  • volume
Other title:
  • نمذجة تبعية مثلثات الخسارة متعددة المتغيرات في تأمين الممتلكات و المسؤليات باستخدام نموذج كوبولا [Added title page title]
Subject(s): DDC classification:
  • 657.73
Available additional physical forms:
  • Issued also as CD
Dissertation note: Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2023. Summary: An essential tool for comprehending the variable of interest possesses a variable that can interpret the behavior of another. The concept of dependency has been intensively researched throughout the years, using numerous models. Copulas are comprehensive tools for simulating the interdependence of variables. They provide alternative interpretations of the linear and non-linear relationships between associated random variables and their marginal. In the insurance sector, one of the major risks that insurers face is holding inefficient provision amounts for claims. This research examines the effects of modelling claim provision dependencies on multiple lines of business using copula regression models. The research uses independence model, as well as the pairwise dependence model, which uses a cell-by-cell approach. The Research concludes that the best fit model for provision estimate across multiple lines of business is the Gaussian Pair-Wise Dependence model. The research also explains the dependence structure between the claim amount and the report lag period for claims in the insurance companies. It concludes that the frank copula is the best fit in modeling dependence between the variables report delay and claim amount. Summary: من الأدوات الأساسية لفهم متغير الفائدة variable of interest هو وجود متغير يمكنه تفسير سلوك متغير آخر. تم بحث مفهوم التبعية dependency بشكل مكثف على مر السنين، باستخدام نماذج عديدة. الكوبولا copulas هي أدوات شاملة لمحاكاة الترابطinterdependence بين المتغيرات، فهي توفر تفسيرات بديلة للعلاقات الخطية وغير الخطية بين المتغيرات العشوائية المرتبطة. في قطاع التأمين، تتمثل إحدى المخاطر الرئيسية التي تواجه شركات التأمين في تقديرالمخصص غير دقيق لدفع المطالبات. يدرس هذا البحث تأثير استخدام نماذج Copula regression models لنمذجة التبعيات لتحديد المخصص بين فروع التأمين. يستخدم البحث نموذج الاستقلالية independence model، وكذلك نموذج التبعية الزوجية pairwise dependence model، الذي يستخدم أسلوب خلية بخليةcell-by-cell . يستنتج البحث إلى أن أفضل نموذج مناسب لتقدير المخصصات بين فروع التأمين المتعددة هو نموذج Gaussian Pair-Wise Dependence model. يشرح البحث أيضًا هيكل التبعية بين مبلغ المطالبة وفترة تأخر تبليغ الشركة بالحادثة في شركات التأمين. و يستنتج البحث إلى أن فرانك كوبولا Frank Copulaهي الأنسب في نمذجة التبعية بين متغير تأخيرإبلاغ الشركة بالحادث ومتغيرمبالغ المطالبات.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Star ratings
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Holdings
Item type Current library Home library Call number Status Barcode
Thesis قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة Cai01 05 03 Ph.D 2023 No.M (Browse shelf(Opens below)) Not for loan 01010110088324000

Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2023.

Bibliography: pages 116-119.

An essential tool for comprehending the variable of interest possesses a variable
that can interpret the behavior of another. The concept of dependency has been
intensively researched throughout the years, using numerous models. Copulas are
comprehensive tools for simulating the interdependence of variables. They
provide alternative interpretations of the linear and non-linear relationships
between associated random variables and their marginal. In the insurance sector,
one of the major risks that insurers face is holding inefficient provision amounts
for claims.
This research examines the effects of modelling claim provision dependencies
on multiple lines of business using copula regression models. The research uses
independence model, as well as the pairwise dependence model, which uses a
cell-by-cell approach. The Research concludes that the best fit model for
provision estimate across multiple lines of business is the Gaussian Pair-Wise
Dependence model.
The research also explains the dependence structure between the claim amount
and the report lag period for claims in the insurance companies. It concludes that
the frank copula is the best fit in modeling dependence between the variables
report delay and claim amount.

من الأدوات الأساسية لفهم متغير الفائدة variable of interest هو وجود متغير يمكنه تفسير سلوك متغير آخر. تم بحث مفهوم التبعية dependency بشكل مكثف على مر السنين، باستخدام نماذج عديدة. الكوبولا copulas هي أدوات شاملة لمحاكاة الترابطinterdependence بين المتغيرات، فهي توفر تفسيرات بديلة للعلاقات الخطية وغير الخطية بين المتغيرات العشوائية المرتبطة. في قطاع التأمين، تتمثل إحدى المخاطر الرئيسية التي تواجه شركات التأمين في تقديرالمخصص غير دقيق لدفع المطالبات.
يدرس هذا البحث تأثير استخدام نماذج Copula regression models لنمذجة التبعيات لتحديد المخصص بين فروع التأمين. يستخدم البحث نموذج الاستقلالية independence model، وكذلك نموذج التبعية الزوجية pairwise dependence model، الذي يستخدم أسلوب خلية بخليةcell-by-cell . يستنتج البحث إلى أن أفضل نموذج مناسب لتقدير المخصصات بين فروع التأمين المتعددة هو نموذج Gaussian Pair-Wise Dependence model.
يشرح البحث أيضًا هيكل التبعية بين مبلغ المطالبة وفترة تأخر تبليغ الشركة بالحادثة في شركات التأمين. و يستنتج البحث إلى أن فرانك كوبولا Frank Copulaهي الأنسب في نمذجة التبعية بين متغير تأخيرإبلاغ الشركة بالحادث ومتغيرمبالغ المطالبات.

Issued also as CD

Text in English and abstract in Arabic & English.

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer

Local cover image
Share
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library