Застосування мереж Байєса до побудови моделей оцінювання ризику актуарних процесів

Автор(и)

  • Світлана Віталіївна Трухан Інститут прикладного та системного аналізу Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0002-5726-2576
  • Петро Іванович Бідюк Інститут прикладного та системного аналізу Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0002-7421-3565

DOI:

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.74962

Ключові слова:

байєсівські мережі, операційний ризик, умовні ймовірності, ациклічний граф, актуарні процеси

Анотація

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

Біографія автора

Петро Іванович Бідюк, Інститут прикладного та системного аналізу Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Доктор технічних наук, професор

Посилання

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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-09-01

Номер

Том 8 № 2 (25) (2016)

Розділ

Технічні науки

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Світлана Віталіївна Трухан, Петро Іванович Бідюк

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу. 

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.