Hayat sigortası prim üretimlerini tahminleme yöntemlerini karşılaştırarak gelecek yıllar prim üretimini tahminleme

Abstract

TSB (Türkiye Sigorta, Reasürans ve Emeklilik Şirketleri Birliği) sitesinden alınan 2006-2019 yılları arasındaki çeyrek dönemlerde ki Türkiye’deki hayat sigortası prim üretimleri kullanılarak, gelecek dönem hayat sigortası prim üretimini tahmin etmek için, tahminleme yöntemlerinden “Holt’un İki Parametreli Üstel Düzeltme Tahmin Tekniği”, “Box-Jenkins/ ARIMA” ve “Yapay Sinir Ağları Modeli” kullanılmıştır. Sonrasında modellerden çıkan sonuçlar değerlendirilmiştir. Yapılan çalışmalar ve analizler sonucunda, “Box-Jenkins/ ARIMA” tahmin yöntemi en düşük Ortalama Mutlak Sapma Değerine (MAE) sahip olduğu için en iyi tahmin yöntemi olduğu ortaya konulmuştur.

TSB (Turkey Insurance, Reinsurance and Pension Companies Association) website received from 2006 to 2019 years on in between quarters, using life insurance premium production in Turkey next period to estimate the life insurance premium production, forecasting method from Holt's Two-Parameter Exponential Smoothing Estimation Technique”, “Box-Jenkins / ARIMA” and “Artificial Neural Network Model” were used. Then the results of the models were evaluated. Structured and analysis, “Box-Jenkins / ARIMA” estimation method is the best estimation method to have the lowest mean Absolute Deviation Value (MAE).