Sigortacılıkta simülasyon uygulamaları

Abstract

Bu çalışmada sistemlerin analiz edilmesinde ve karar vermede etkin bir yöntem olan simülasyon tekniği açıklanmakta ve sigortacılıkta hasar verilerine simülasyon tekniğinin ne şekilde uygulandığı anlatılmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde simülasyonun tanımı, simülasyon modelini oluşturan elemanlar, simülasyon modelininin nitelikleri ve simülasyon avantaj ve dezavantajları anlatılmıştır. Ayrıca simülasyon türleri açıklanmış, özellikle uygulamada kullanılan Monte Carlo simülasyonuna geniş yer verilmiştir. İkinci bölümde simülasyon çalışmaları için önemli olan rassal sayı kavramı, rassal sayıları üretme yöntemleri, üretilen rassal sayıların rassallıklarına ilişkin testler, rassal sayılardan rassal değişken üretme yöntemleri ve dağılımlara uygunluk testleri ayrıntılı olarak incelenmiştir. Ardından rassal değişkenlerin uyabileceği olasılık dağılımları anlatılmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde Dünya’da ve Türkiye’de yapılmış olan sigortacılıktaki örnek simülasyon uygulamaları anlatılmıştır. Stratejik sigorta yönetimi için simülasyon uygulamaları, enflasyon altında sigorta şirketlerinin prim güncelleme senaryoları, mal ve kaza sigortalarındaki iki aşamalı simülasyon modeli ve hasarsızlık indirimi ile ilgili simülasyon uygulamaları ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Dördüncü bölüm uygulamaya ayrılmıştır. Uygulama konusu olarak Türkiye’de faaliyette bulunan bir özel sigorta şirketinin 1999-2004 yılları arasındaki aylık yangın hasar verilerinden yararlanılmıştır. Yangın hasar verilerinin uyduğu teorik dağılımlar belirlenmiş ve simülasyon gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonucunda aylık ortalama hasar miktarı saptanmıştır. In this study, the simulation technique, which is an effective method in analysis and decision making of the systems, is described and the application of the simulation technique to the damage data in insurance is covered. In the first part of the study, the elements forming the simulation model, the specifications of simulation modeling and the pros and cons of simulation are discussed. Besides that, sorts of simulation; especially the Monte Carlo simulation which is used in application, take place in my study. In the second part, random numbers which are important for simulation studies, random number production methods, randomization tests of the produced random numbers, the methods of random variable production from random numbers and distribution correspondence tests are studied in detail. After that, probability distributions to which random variables can correspond are studied. In the third part of my study, global and national sample simulation applications on insurance are presented. Simulation applications for strategical insurance management, premium updates of the insurance companies under inflation, two phase simulation model for property and accident insurances and simulation applications about the discount for damage prevention are stated in detail. Forth section consists of applications. The monthly fire data between the years 1999 and 2004 of a private national insurance company are used as the subject of application. Theoretical distributions which match the fire data are determined and the simulation is implemented. At the end of the simulation, monthly mean damage value is determined.