Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Bayes estimators
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W pracy przedstawiono zastosowanie estymatorów bayesowskich do taryfikacji a posteriori w ubezpieczeniach komunikacyjnych OC. Składki netto wyznaczono za pomocą zasady wartości oczekiwanej oraz zasady kwantyla rzędu E. Porównano otrzymane stawki składek dla różnej liczebności próby dla rozkładu wielkości szkód typu Pareto.
EN
The basis of insurance activity is proper premium estimation. The gross premium is the net premium enlarged by a security loading and costs of insurance activity. In the paper individual net premium is calculated by means of three methods: the expected value method, the variance method and the zero utility method. Subsequently, by means of Bayesian estimators, the bonus-malus coefficients for the premiums calculated by the three methods mentioned above were estimated and compared. The research was performed for different parameters of the number of damages distribution.
PL
Podstawą działalności ubezpieczeniowej jest prawidłowe szacowanie składek ubezpieczeniowych. Składka brutto jest to składka netto powiększona o dodatek bezpieczeństwa oraz koszty działalności ubezpieczeniowej. W pracy indywidualne składki netto wyznaczano trzema metodami: metodą wartości oczekiwanej, metodą wariancji oraz metodą zerowej użyteczności. Następnie oszacowano za pomocą estymatorów bayesowskich i porównano współczynniki bonus-malus dla składek wyznaczanych trzema wymienionymi metodami. Badania przeprowadzono dla różnych parametrów rozkładu liczby szkód.
EN
The exponentiated Gompertz (EGZ) distribution has been recently used in almost all areas of human endeavours, starting from modelling lifetime data to cancer treatment. Various applications and properties of the EGZ distribution are provided by Anis and De (2020). This paper explores the important properties of the EGZ distribution under Bayesian discipline using two informative priors: the Gamma Prior (GP) and the Inverse Levy Prior (ILP). This is done in the framework of five selected loss functions. The findings show that the two best loss functions are the Weighted Balance Loss Function (WBLF) and the Quadratic Loss Function (QLF). The usefulness of the model is illustrated by the use of reallife data in relation to simulated data. The empirical results of the comparison are presented through a graphical illustration of the posterior distributions.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.