Hasar rezervi için risk sınıflandırması

Abstract

Çalışmada, karar ağaçlarının sigortacılıkta risk sınıflandırmasında kullanımı ve hasar rezervine etkisi üzerinde durulmuştur. Risk sınıflandırması, benzer hasar özelliklerine sahip sigortalıların aynı sınıfta toplanmasıdır. Hasar rezervi ise, sigorta şirketinin henüz ödenmemiş hasarlar ile meydana gelmiş, ancak sigorta şirketine bildirilmemiş hasarlar için ayırmış olduğu karşılıklardır.Çalışmada 2005-2008 yılları arasında zorunlu trafik sigortasına ilişkin dört yıllık hasar verisi, ödenmiş hasar tutarı, il plaka kodu, araç türü, araç modeli, yakıt türü, sürücünün cinsiyeti ve sürücünün yaşı değişkenleri dikkate alınarak türetilmiştir. Ödenmiş hasar tutarı bağımlı değişken, diğer değişkenler ise bağımsız değişkenler olarak alınmıştır. Bu veri kümesi, yıllar itibariyle CHAID ve CRT algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmış ve sınıflandırmanın sonuçları analiz edilerek karşılaştırılmıştır. CRT algoritmasının sonuçları kullanılarak risk grupları belirlenmiş ve gruplar arası farklılıklara değinilmiştir.Çalışmanın sonraki aşamasında, oluşturulan risk gruplarının hasar rezervine etkisi incelenmiştir. Bir portföyde bulunan sigortalılar için risk sınıflandırması yapılmadan tahmin edilen hasar rezervi ile risk sınıflandırması yapılarak tahmin edilen hasar rezervi karşılaştırılmıştır. Hasar rezervi hesaplamasında Mack Zincir Merdiven Yöntemi kullanılmıştır.Sonuç olarak, risk sınıflandırması ile gruplar arasında hasar tutarları bakımından farklılık olduğu ve sınıflandırma yapılarak tahmin edilen hasar rezervinin, risk sınıflandırması yapılmadan tahmin edilen hasar rezervinden daha yüksek olduğu görülmüştür.

Decision trees is one of the important models of data mining and it is used in a widespread area. This thesis is concern with the usage of decision trees in insurance risk classification system and the effects of risk classification on loss reserving. Risk classification means categorizing insurers according to their similar risk characteristics for the purpose of a workable insurance system. Loss reserve is a figure that represents an insurance company's best estimate of what future losses will be.Simulated data set including city, vehicle and fuel category etc. between the years 2005-2008 is used in application. CHAID and CRT algorithms are used for classification and their results are analysed and compared to each other. According to results of decision trees, there are differences between risk groups in terms of their risk characteristics and loss amounts.The next phase of the study is to investigate the effects of risk classification on loss reserving.Loss reserves are calculated using Mack Chain Ladder Method before and after risk classification. It is concluded that total loss reserves of risk groups is greater than loss reserves which is calculated without risk classification.