Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків
Actuarial risk is an important part of analysis actuarial science, because it relates to different types of uncertainties in finances. It emerges from incorrect calculations or given hypotheses, which were provided in specific model. To efficiently estimate probability of any type of risks and its p...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/518 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Репозитарії
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-518 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-27T15:37:03Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
актуарний ризик байєсівська мережа LS-метод емпіричний розподіл логістична регресія |
| spellingShingle |
актуарний ризик байєсівська мережа LS-метод емпіричний розподіл логістична регресія Panibratov, Roman Bidyuk, Petro Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| topic_facet |
актуарний ризик байєсівська мережа LS-метод емпіричний розподіл логістична регресія actuarial risk Bayesian network LS-method empiric distribution logistic regression |
| format |
Article |
| author |
Panibratov, Roman Bidyuk, Petro |
| author_facet |
Panibratov, Roman Bidyuk, Petro |
| author_sort |
Panibratov, Roman |
| title |
Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_short |
Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_full |
Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_fullStr |
Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_full_unstemmed |
Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_sort |
застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків |
| title_alt |
Applying Bayesian networks in analysis of actuarial risks |
| description |
Actuarial risk is an important part of analysis actuarial science, because it relates to different types of uncertainties in finances. It emerges from incorrect calculations or given hypotheses, which were provided in specific model. To efficiently estimate probability of any type of risks and its power of outcome in case of occurrence actuaries use broad range of mathematical and statistical methods and algorithms. Estimation of actuarial risk is very important because it allows people to make optimized decisions. The growing volume of information imposes increasing demands on time and resources required by domain experts to extract relevant insights. This case becomes more difficult due to such data uncertainties as noisy or missing data, outliers and leads to forecasts with low precision. Bayesian methodology is considered as the most known modeling techniques that allows for reduce uncertainty. Networks can use statistical data and expert ratings. It gives an understanding of relationship between drivers of the process and in-cludes statistic, parametric and structural uncertainty. Models are fully compatible with human actions during decision-making. They can be applied in different areas, especially in finance. The implementation of this method includes defining the topological structure and probabilistic inference. The latter one is quite complicated, because of network structure. Different algorithms of probabilistic inference give different results. In this experiment LS-method was implemented. Real actuarial data from insurance company were used for construction. Approach of empirical distribution was applied for building conditional probability tables. Also, logistic regression was implemented as a classical classification algorithm. For different queries Bayesian network demonstrated better results in most cases than logistic regression. In future studies it is suggested to build intellectual decision support system, which includes this type of Bayesian network. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/518 |
| work_keys_str_mv |
AT panibratovroman applyingbayesiannetworksinanalysisofactuarialrisks AT bidyukpetro applyingbayesiannetworksinanalysisofactuarialrisks AT panibratovroman zastosuvannâbajêsívsʹkihmerežvanalízíaktuarnihrizikív AT bidyukpetro zastosuvannâbajêsívsʹkihmerežvanalízíaktuarnihrizikív |
| first_indexed |
2025-10-30T02:49:19Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:49:19Z |
| _version_ |
1847373394770657280 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-5182025-06-27T15:37:03Z Applying Bayesian networks in analysis of actuarial risks Застосування байєсівських мереж в аналізі актуарних ризиків Panibratov, Roman Bidyuk, Petro актуарний ризик байєсівська мережа LS-метод емпіричний розподіл логістична регресія actuarial risk Bayesian network LS-method empiric distribution logistic regression Actuarial risk is an important part of analysis actuarial science, because it relates to different types of uncertainties in finances. It emerges from incorrect calculations or given hypotheses, which were provided in specific model. To efficiently estimate probability of any type of risks and its power of outcome in case of occurrence actuaries use broad range of mathematical and statistical methods and algorithms. Estimation of actuarial risk is very important because it allows people to make optimized decisions. The growing volume of information imposes increasing demands on time and resources required by domain experts to extract relevant insights. This case becomes more difficult due to such data uncertainties as noisy or missing data, outliers and leads to forecasts with low precision. Bayesian methodology is considered as the most known modeling techniques that allows for reduce uncertainty. Networks can use statistical data and expert ratings. It gives an understanding of relationship between drivers of the process and in-cludes statistic, parametric and structural uncertainty. Models are fully compatible with human actions during decision-making. They can be applied in different areas, especially in finance. The implementation of this method includes defining the topological structure and probabilistic inference. The latter one is quite complicated, because of network structure. Different algorithms of probabilistic inference give different results. In this experiment LS-method was implemented. Real actuarial data from insurance company were used for construction. Approach of empirical distribution was applied for building conditional probability tables. Also, logistic regression was implemented as a classical classification algorithm. For different queries Bayesian network demonstrated better results in most cases than logistic regression. In future studies it is suggested to build intellectual decision support system, which includes this type of Bayesian network. Актуарний ризик, що є важливою складовою актуарних наук, пов’язаний з різними типами невизначеностей у фінансових оцінках. Він виникає через неправильні обчислення та гіпотези щодо конкретної моделі. Щоб ефективно оцінити ймовірність будь-якого типу ризику і його наслідки у разі настання, актуарії використовують математичні й статистичні методи та алгоритми. Для прийняття оптимальних рішень важливо розуміти актуарні ризики. З постійним зростанням кількості інформації, щоб отримати корисні дані, інколи потрібно більше часу та ресурсів експертів у певній галузі. Ця задача ускладнюється ще й через такі невизначеності даних, як зашумленість, пропуски й викиди, що призводить до неточних прогнозів. Найбільш відома байєсівська методологія дозволяє зменшити цю невизначеність. У байєсівських мережах статистичні дані та експертні оцінки можуть використовуватися для розуміння зв’язків між чинниками процесу та статистичної, параметричної й структурної невизначеності. Ці мережі повністю узгоджуються з діями людини під час прийняття рішень. Їх можна застосовувати в різних галузях, особливо у фінансовій. Цей метод передбачає визначення топологічної структури та ймовірнісного висновку. Останнє досить складно зробити через структуру мережі. Різні алгоритми ймовірнісного висновку дають різні результати. У дослідженні реалізовано LS-метод та використано реальні актуарні дані страхової компанії. Для побудови таблиць умовних ймовірностей використано підхід емпіричного розподілу. Також як класичний класифікаційний алгоритм реалізовано логістичну регресію. Для різних запитів байєсівська мережа здебільшого продемонструвала кращі результати, ніж логістична регресія. У статті також запропоновано побудувати інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень, що містить розглянуту байєсівську мережу. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2025-06-27 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/518 10.34229/1028-0979-2025-3-3 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 70 № 3 (2025): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 33-44 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 70 № 3 (2025): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 33-44 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 70 No. 3 (2025): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 33-44 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2025-3 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/518/592 Copyright (c) 2025 Roman Panibratov, Petro Bidyuk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |