Методология оценки рисков и расчета тарифов в автостраховании: теория и интенсивная практика в программе STATISTICA

Лейтмотив курса – систематичность и получение практически значимых результатов по расчету и корректировке тарифов в программе STATISTICA.

Курс разделён на две большие части. Во вводной части объясняются теоретические принципы и идеи вероятностных методов, лежащих в основе оценки рисков и расчетов страховых тарифов. Во второй части курса полученные знания интенсивно применяются на практике, разбираются особенности применения методов.

StatSoft имеет уникальные достижения в области анализа актуарных данных, сотрудники ведущих страховых компаний прошли обучение в Академии Анализа Данных StatSoft.

При составлении курса использовались материалы следующих книг:

• Каас Р. и др. Современная актуарная теория риска;

• Лемер Ж. Автомобильное страхование. Актуарные модели;

• Мак Т. Математика рискового страхования.

Цель курса

Цель курса - объяснить теоретические принципы и идеи вероятностных методов, лежащих в основе оценки рисков и расчетов страховых тарифов, научить применять полученные знания на практике.

Для кого этот курс?

Предлагаемый уникальный курс рассчитан на актуариев, работающих в области автомобильного страхования. Основной акцент данного курса делается на правильное практическое применение методологии построения страховых тарифов.

Программа курса

Теоретическая часть (6 часов)

1. Основы теории вероятностей: распределения, встречающиеся в практике страхования, основные характеристики

2. Основы математической статистики: понятие выборки, размера выборки, описательные статистики, оценки параметров распределений, точечные и интервальные оценки

3. Модели индивидуального риска

4. Модели коллективного риска

5. Доверительная теория

6. Проверка статистических гипотез: проверка гипотезы о соответствии теоретического распределения наблюдаемому (критерий Хи-квадрат, критерий Колмогорова-Смирнова)

7. Проверка статистических гипотез: сравнение средних показателей в группах риска (T-критерий Стъюдента, дисперсионный анализ Фишера)

8. Линейная регрессия, пошаговые процедуры с включением и исключением предикторов

9. Однофакторный анализ и процедуры минимального смещения для построения тарифов

10. Обобщенные линейные модели, применение к построению тарифов

11. Кластерный анализ: метод k-средних, иерархическая классификация

Практическая часть (12 часов)

1. Импорт данных в STATISTICA, подготовка данных к анализу, чистка, верификация, удаление выбросов, повторных наблюдений

2. Описательный анализ: вычисление основных описательных статистик, их интерпретация, точечные и доверительные оценки частоты страховых случаев, убытков на полис и других показателей

3. Визуальный анализ: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, построение составных графиков

4. Формирование гипотезы о распределении с помощью визуального анализа

5. Выявление наиболее значимых предикторов, автоматизация с помощью макросов

6. Подход к выбору оптимальной группировки значений факторов (стаж вождения, возраст и т.д.)

7. Множественная регрессия, пример регрессионной задачи

   • Построение парной регрессии

   • Построение множественной регрессии

   • Применение процедур пошагового включения и исключения для отбора значимых предикторов

8. Кластерный анализ: на примере выявления однородных групп марок и моделей автомобилей

9. Построение моделей GLM в программе STATISTICA

   • Построение моделей отдельно для частот и средних убытков на страховой случай

   • Построение модели для средних убытков на полис

10. Практические аспекты

    • Отбор переменных, анализ построенных моделей

    • Визуальный анализ и интерпретация

    • Применение пошаговых процедур и процедуры поиска наилучшего подмножества

    • Выбор базового уровня

    • Формирование тарифа по построенным моделям

11. Кейсы

12. Вопросы и ответы

Длительность курса

18 академических часов, курс разбивается на 4 рабочих дня

Записаться   Календарь курсов