Застосування мереж Байєса до побудови моделей оцінювання ризику актуарних процесів
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.74962Ключевые слова:
байєсівські мережі, операційний ризик, умовні ймовірності, ациклічний граф, актуарні процесиАннотация
Досліджено методику побудови байєсівських мереж (БМ) для оцінювання ризику і ймовірності виплати грошової премії при виникненні страхового випадку. Запропоновано модель у формі БМ, яка відображає причинно-наслідкові зв’язки між факторами операційного ризику і втратами страхових компаній (СК). Ефективність моделі експериментально доведено з використанням фактичних даних СК України у період 2003–2014 рр
Библиографические ссылки
Vnukova, N. M.; Vnukova, N. M. (Ed.) (2004). Strahuvannja: teorija i praktyka. Kharkiv: Burun knyga, 376.
Bidjuk, P. I., Korshevnjuk, L. O. (2010). Proektuvannja komp’juternyh informacijnyh system pidtrymky pryjnjattja rishen'. Kyiv: NNK «IPSA» NTUU «KPI», 340.
Bidjuk, P. I., Gasanov, A. S. (2005). Postroenie i metody obuchenija Bajesovskih setej. Kibernetika i sistemnyj analiz, 4, 133–147.
Dzhekson, P. (2001). Jekspertnye sistemy. Moscow: Kiev-Vil'jams, 624.
Lauritzen, S. L., Spiegelhalter, D. J. (1988). Local computations with probabilities on graphical structures and their application to expert systems. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 50 (2), 157–224.
Pearl, J. (1988). Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. San Mateo, CA (USA): Morgan Kauffmann Publishers, Inc., 552.
Cheng, J., Greiner, R. (2001). Learning Bayesian Belief Network Classifiers: Algorithms and System. Lecture Notes in Computer Science, 141–151. doi: 10.1007/3-540-45153-6_14
Stephenson, T. A., Bourlard, H., Bengio, S., Morris, A. C. (2000). Automatic speech recognition using dynamic Bayesian networks with both acoustic and articulatory variables. ICSLP, 2, 951–954.
Rossi, P. E., Allenby, G. M. (2003). Bayesian statistics and marketing. Marketing Science, 22 (13), 304–328.
Bidjuk, P. I., Romanenko, V. D., Tymoshhuk, O. L. (2013). Analiz chasovyh rjadiv. Kyiv: Politehnika, 600.
Murphy, K. (1998). A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks. UBC. Available at: http://www.ai.mit.edu/~murphyk/Bayes/bnintro.html
Niedermayer, D. (2008). An Introduction to Bayesian networks and their contemporary applications. INSA. Available at: http://liris.cnrs.fr/amille/enseignements/master_ia/Alain/exposes_2005/bayesian_networks.pdf
Cooper, G. F. (1990). The computational complexity of probabilistic inference using bayesian belief networks. Artificial Intelligence, 42 (2-3), 393–405. doi: 10.1016/0004-3702(90)90060-d
Dagum, P., Luby, M. (1993). Approximating probabilistic inference in Bayesian belief networks is NP-hard. Artificial Intelligence, 60 (1), 141–153. doi: 10.1016/0004-3702(93)90036-b
Terent'ev, A. N., Bidjuk, P. I. (2005). Metody postroenija Bajesovskih setej. Adaptivnye sistemy avtomaticheskogo upravlenija (mezhvedomstvennyj nauchno-tehnicheskij sbornik), 8, 130–141.
Terent'ev, A. N., Bidjuk, P. I. (2006). Jevristicheskij metod postroenija Bajesovskih setej. Matematicheskie mashiny i sistemy, 3, 12–23.
Djuk, V. A., Samojlenko, A. P. (2001). DataMining: uchebnyj kurs. Sankt-Peterburg: Piter, 368.
Tulup'ev, A. L., Nikolenko, S. I., Sirotkin, A. V. (2006). Bajesovskie seti: Logiko-verojatnostnyj podhod. Sankt-Peterburg: Nauka, 607.
Terentyev, A. N., P. I. Bidyuk, Korshevnyuk, L. A. (2007). Bayesian network as instrument of intelligent data analysis. Journal of Automation and Information Sciences, 39 (8), 28–38. doi: 10.1615/jautomatinfscien.v39.i8.40
Grishhenko, N. B. (2001). Osnovy strahovoj dejatel'nosti. Barnaul: Izd-vo Altajskogo un-ta, 274.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2016 Світлана Віталіївна Трухан, Петро Іванович Бідюк
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Наше издание использует положения об авторских правах Creative Commons CC BY для журналов открытого доступа.
Авторы, которые публикуются в этом журнале, соглашаются со следующими условиями:
1. Авторы оставляют за собой право на авторство своей работы и передают журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons CC BY, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылкой на авторов оригинальной работы и первую публикацию работы в этом журнале.
2. Авторы имеют право заключать самостоятельные дополнительные соглашения, которые касаются неэксклюзивного распространения работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном хранилище учреждения или публиковать в составе монографии), при условии сохранения ссылки на первую публикацию работы в этом журнале .
